基于OpenCV的齿轮自动识别研究.pdf

一种基于openCV的图片水印自动识别处理方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112967166 A (43)申请公布日 2021.06.15 (21)申请号 202110294770.1 (22)申请日 2021.03.19 (71)申请人北京星汉博纳医药科技有限公司

2023-06-06 约1.09万字 9页立即下载

基于XGBoost的震相自动识别方法研究.docx 基于XGBoost的震相自动识别方法研究一、引言地震作为自然界中一种常见的地质灾害，其预警和监测对于保护人民生命财产安全具有重要意义。震相识别作为地震监测的重要环节，对于准确判断地震波的传播特性和地震参数具有至关重要的作用。传统的震相识别方法主要依赖于人工解译，然而这种方法效率低下且易受人为因素影响。因此，研究基于自动识别技术的震相识别方法显得尤为重要。本文提出了一种基于XGBoost的震相自动识别方法，旨在提高震相识别的准确性和效率。二、XGBoost算法概述 XGBoost（ExtremeGradientBoosting）是一种基于梯度提升决策树的集成学习算法，具有较高的预测精度和良

2025-02-13 约4.66千字 9页立即下载

基于EEG-fNIRS的抑郁障碍自动识别研究.docx 基于EEG-fNIRS的抑郁障碍自动识别研究 一、引言随着社会压力的增大和快节奏的生活方式，抑郁障碍的发病率日益增加，已经成为一个重要的公共卫生问题。早期准确识别和诊断抑郁障碍，对及时有效的治疗至关重要。近年来，脑电信号（EEG）和功能性近红外光谱（fNIRS）技术被广泛应用于神经精神疾病的诊断和研究中。本文旨在通过结合EEG和fNIRS技术，探讨抑郁障碍的自动识别研究。二、EEG和fNIRS技术简介 EEG（Electroencephalogram）即脑电图，是记录大脑活动的电信号的一种技术。EEG能够捕捉到大脑皮层神经细胞的电活动，从而反映大脑的功能状态。而fNIRS（Function

2025-03-20 约4.78千字 9页立即下载

基于机器学习的沉积微相自动识别研究.docx 基于机器学习的沉积微相自动识别研究 一、引言沉积微相分析是沉积学领域的一项重要研究内容，其目的是根据沉积物体的物理性质和结构特征来识别沉积环境的形成条件，对了解沉积盆地演化和油气勘探等具有重要作用。然而，传统的沉积微相分析方法往往需要专业人员的经验和知识，且过程繁琐、耗时。因此，如何利用现代技术手段提高沉积微相识别的效率和准确性，成为了一个亟待解决的问题。近年来，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的沉积微相自动识别方法逐渐成为研究热点。本文旨在探讨基于机器学习的沉积微相自动识别方法，以期为沉积学研究和油气勘探提供新的思路和方法。二、研究背景及意义随着计算机技术的快速发展，机器学习在各个

2025-02-15 约4.68千字 9页立即下载

基于机器学习的沉积微相自动识别研究.pdf 摘要油气资源储层的勘探开发研究一直是石油行业的重要研究内容，而沉积微相分析作为储层研究中不可或缺的一部分，具有重要的理论和实践意义。沉积微相是岩石中特定沉积环境下形成的微观沉积单元，对储层性质和油气运移具有重要影响。传统的沉积微相识别主要依赖地质学家的主观判断和经验，存在着主观性强、效率低、一致性差等问题。通过决策树、支持向量机、BP神经网络等机器学习算法的应用，可以实现对测井数据的高效分析和沉积微相的准确识别，为油气资源的勘探开发提供更可靠的技术支持。然而这些方法无法有效利用

2025-01-19 约10.58万字 73页立即下载

2025-02-01 约3.97万字 65页立即下载

基于深度学习的视频内容自动识别与分析研究 .pdf 基于深度学习的视频内容自动识别与分析研究近年来，随着互联网技术的快速发展和智能设备的广泛应用，视频内容的丰富性和数量呈现出爆炸式的增长。面对海量的视频数据，传统的人工分析方法已经无法满足需求，因此基于深度学习的视频内容自动识别与分析成为热门的研究方向。深度学习技术是一种模仿人脑神经网络结构和功能的人工智能技术。它通过训练大量的样本数据，不断调整神经网络的权重和参数，实现对复杂数据的辨识和分析能力。在视频内容自动识别 和分析的研究中，深度学习技术的应用呈现出巨大的优势。首先，深度学习技术能够有效地从视频中提取特征。视频数据是一种时间序列数据，包含了丰富的视觉和语音信息。传统的

2024-12-10 约1.31千字 2页立即下载

2024-07-12 约小于1千字 32页立即下载

基于深度学习的表面缺陷自动识别方法研究.docx 基于深度学习的表面缺陷自动识别方法研究基于深度学习的表面缺陷自动识别方法研究一、深度学习概述深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，它通过构建多层神经网络模型，让计算机自动学习数据中的特征和模式。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功，成为当前领域的核心技术之一。 1.1深度学习的发展历程深度学习的发展可以追溯到20世纪40年代，当时科学家们开始研究人工神经网络。在随后的几十年里，神经网络经历了多次兴衰。直到20世纪80年代，反向传播算法的出现，使得神经网络的训练变得更加高效，神经网络再次受到关注。然而，由于计算资源的限制和数据的匮乏，神经网络在当时并没

2024-11-05 约6.63千字 14页立即下载

基于雷达回波的锋线自动识别方法与应用研究.docx 基于雷达回波的锋线自动识别方法与应用研究一、引言 1.1研究背景与目的大气锋面系统作为气象学中极为关键的天气系统，在天气变化过程中扮演着举足轻重的角色。锋面是冷、暖气团相遇时形成的温度、湿度和气压的转折区域，而锋线则是锋面与地面的交线，锋面附近天气变化剧烈，当锋面经过时，常出现大风、降水等天气变化。不同类型的锋面，如冷锋、暖锋、静止锋和锢囚锋，对天气有着各自独特且显著的影响。冷锋过境时，由于冷空气迅速替代暖空气，常常带来剧烈的天气变化，如明显的温度下降、气压上升、大风以及可能伴随的雨雪天气。暖锋过境后，暖空气逐渐占据主导，通常会带来升温以及连续性降水等天气现象。静止锋由于冷、暖气团

2025-04-06 约2.31万字 18页立即下载

基于EEG-fNIRS的抑郁障碍自动识别研究.docx 基于EEG-fNIRS的抑郁障碍自动识别研究 一、引言随着社会压力的增大和现代生活节奏的加快，抑郁障碍已经成为一种普遍存在的心理健康问题。其诊断和治疗对于患者的康复至关重要。然而，传统的抑郁障碍诊断方法主要依赖于医生的临床经验和患者的自我报告，这既费时又具有一定的主观性。因此，开发一种自动识别抑郁障碍的方法具有重要的实际意义。本研究利用EEG（脑电图）和fNIRS（近红外光谱成像技术）两种神经电生理技术，进行抑郁障碍的自动识别研究。二、EEG和fNIRS技术在抑郁障碍识别中的应用 1.EEG技术在抑郁障碍识别中的应用 EEG是一种非侵入性的脑电图检测技术，可以通过头皮表面的电极测量脑部神经

2025-05-11 约3.99千字 8页立即下载

基于深度学习的骨折X线图像自动识别研究论文.docx 基于深度学习的骨折X线图像自动识别研究论文摘要：随着医疗技术的不断发展，骨折的诊断和治疗已成为临床医学的重要领域。传统的骨折诊断主要依赖于医生对X射线图像的肉眼观察，这种方法耗时且容易受到主观因素的影响。近年来，深度学习技术在图像识别领域的应用取得了显著成果，为骨折X射线图像的自动识别提供了新的可能性。本文旨在探讨基于深度学习的骨折X射线图像自动识别技术的研究现状、挑战及未来发展趋势。关键词：深度学习；骨折X射线图像；自动识别；图像识别技术；医疗诊断一、引言（一）研究背景 1.内容一：骨折诊断的重要性 1.1骨折是常见的临床疾病，其诊断对于后续治疗至关重要。 1.2传统骨折诊断方法主

2025-04-10 约5.5千字 11页立即下载

基于图像的目标自动识别与跟踪技术研究.docx 基于图像的目标自动识别与跟踪技术研究摘要：近年来，由于科学技术的飞速发展，计算机的视觉技术与视觉图像的并行处理技术在我们生活中所扮演的角色越来越重要。本课题将会围绕着在视频监控图像中，对运动目标进行检测识别以及对目标跟踪的算法展开研究，以此来重点实现算法的实时性、可靠性、算法的软硬件兼容以及算法的处理速度。为了实现算法的流程，将利用Python语言和OpenCV视觉库来搭建运行平台，对数字图像的去噪、目标检测的实时性和可靠性与跟踪算法的稳定性与可靠性进行研究。本文中所运行的算法将实现从视频监控图像里自动识别出不同轮廓外形的物体并对其运动的轨迹进行持续跟踪。关键词：OpenCV视觉库；P

2025-05-25 约1.56万字 23页立即下载

基于机器学习的沉积微相自动识别研究.docx 基于机器学习的沉积微相自动识别研究 一、引言沉积微相识别是地质学领域中的一项重要任务，其涉及到沉积环境的解析、沉积过程的重建以及沉积岩相的划分等多个方面。随着科技的发展，尤其是机器学习技术的进步，传统的手动沉积微相识别方法已经逐渐被自动化和智能化的技术所替代。本文旨在研究基于机器学习的沉积微相自动识别技术，以提升识别效率和准确性。二、研究背景及意义在传统的沉积微相识别中，研究人员需要通过对岩芯样本的细致观察和测量，然后进行复杂的图解分析。然而，这种方法既耗时又易出错，无法满足大规模、高效率的沉积微相分析需求。随着机器学习技术的发展，特别是深度学习算法的崛起，自动化的沉积微相识别技术得以实

2025-06-13 约4.58千字 9页立即下载

基于支持向量机的Scholte波自动识别.pptx 基于支持向量机的Scholte波自动识别汇报人：2024-01-17 目录contents引言数据采集与处理支持向量机模型构建Scholte波自动识别实现实验结果与分析结论与展望 01引言地球物理勘探自动识别需求支持向量机应用研究背景与意义Scholte波是地球物理学中一种重要的表面波，对于地震勘探和资源调查具有重要意义。传统的Scholte波识别方法主要依赖人工经验和专业知识，自动识别技术可以提高识别效率和准确性。支持向量机作为一种强大的机器学习算法，在模式识别和分类问题中具有广泛应用，可用于Scholte波的自动识别。 Scholte波是一种沿着地球表面传播的地震波，具有低频、低速和强振

2024-06-02 约3.47千字 28页立即下载