一种基于多核卷积网络的交通标志阶梯式分类识别方法.pdf

基于轻量型卷积神经网络的交通标志识别方法.pptx 基于轻量型卷积神经网络的交通标志识别方法;目录;引言;01;目前，国内外学者已经提出了多种交通标志识别方法，包括基于传统图像处理的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。其中，基于深度学习的方法在近年来得到了广泛关注和应用。;研究目的;轻量型卷积神经网络概述;;计算效率高;通过采用Fire模块，将3x3卷积分解为1x1和3x3卷积的组合，减少参数数量。;基于轻量型卷积神经网络的交通标志识别方法;;;;实验结果与分析;;;;;;;实际应用与拓展;;;;结论与展望;;;THANKS

2024-07-03 约小于1千字 29页立即下载

基于非参数统计分类模型的交通标志识别方法研究.pdf 维普资讯模式识别中文核心期刊《微计算机信息》(测控自动化)2007年第23卷第 1．1期文章编号：1008-0570(20o7101—1-0278-03 基于非参数统计分类模型的交通标志识别方法研究 RoadSignRecognitionBasedonA NonparametricStatisticalClassificationModel

2017-05-08 约1.35万字 3页立即下载

基于TensorFlow的交通标志识别方法研究.pptx 基于TensorFlow的交通标志识别方法研究汇报人：2024-01-14 引言TensorFlow框架简介交通标志识别方法概述基于TensorFlow的交通标志识别模型设计实验结果与分析总结与展望引言01 交通安全问题日益严重随着汽车数量的不断增加，交通事故频繁发生，对人们的生命财产安全造成严重威胁。交通标志识别在智能交通系统中的作用交通标志识别是智能交通系统中的重要组成部分，能够实现对交通标志的自动检测和识别，为驾驶员提供准确的交通信息，提高驾驶安全性。基于深度学习的交通标志识别方法优势传统的交通标志识别方法通常基于图像处理技术，受光照、天气等环境因素影响较大。而基于深度学习的交通标志识

2024-07-07 约3.92千字 28页立即下载

基于深度学习的交通标志检测与识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114550134 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210143600.8 (22)申请日 2022.02.16 (71)申请人哈尔滨理工大学

2023-05-10 约1.81万字 16页立即下载

一种基于坐标注意力的交通标志识别方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114821519 A (43)申请公布日 2022.07.29 (21)申请号 202210275320.2 G06N 3/04 (2006.01) (22)申请日 2022.03.2

2023-05-12 约1.27万字 12页立即下载

2017-05-21 约1.7万字 6页立即下载

《基于深度学习的交通标志识别方法及FPGA验证》范文.docx 《基于深度学习的交通标志识别方法及FPGA验证》篇一一、引言随着人工智能和自动驾驶技术的快速发展，交通标志识别成为了智能交通系统的重要组成部分。交通标志识别系统（TSR）的准确性和实时性对于保障道路交通安全和提高驾驶体验具有重要意义。传统的交通标志识别方法往往依赖于图像处理和特征提取技术，然而这些方法在面对复杂多变的交通环境和不同尺寸、颜色的交通标志时，识别效果并不理想。近年来，基于深度学习的交通标志识别方法得到了广泛关注和应用，其强大的特征学习能力为提高识别准确率和鲁棒性提供了可能。本文旨在介绍一种基于深度学习的交通标志识别方法，并通过FPGA进行验证。二、基于深度学习的交通标志识别方

2024-10-12 约2.53千字 6页立即下载

一种基于在线多核集成的微地震信号识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114548183 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210190696.3 (22)申请日 2022.02.28 (71)申请人东北石油大学

2023-05-10 约1.97万字 17页立即下载

基于改进卷积神经网络的交通标志检测与识别算法的深度剖析与创新实践.docx 基于改进卷积神经网络的交通标志检测与识别算法的深度剖析与创新实践一、引言 1.1研究背景与意义随着汽车保有量的持续增长，交通拥堵和交通事故频发，交通安全问题日益凸显。交通标志作为交通系统的重要组成部分，承载着丰富的信息，如限速、禁止通行、弯道警告等，对驾驶员的决策和行为起着关键的引导作用。准确、及时地检测和识别交通标志，能够帮助驾驶员更好地理解道路状况和交通规则，从而采取正确的驾驶操作，减少交通事故的发生，保障道路交通安全。在自动驾驶技术蓬勃发展的背景下，交通标志检测与识别更是成为了自动驾驶系统不可或缺的关键环节。自动驾驶车辆需要依靠先进的感知技术来获取周围环境信息，其中交通标志的准确

2025-04-13 约3.78万字 29页立即下载

一种基于生成对抗网络和时间卷积网络的唇语识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112818950 B (45)授权公告日 2022.08.23 (21)申请号 202110262815.7 (56)对比文件 (22)申请日 2021.03.11

2023-06-05 约2.02万字 16页立即下载

一种基于卷积神经网络的黄瓜病害识别方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于卷积神经网络的黄瓜病害识别方法[发明专利] 第一章黄瓜病害识别方法概述黄瓜病害是影响黄瓜产量和质量的重要因素，据统计，全球每年因黄瓜病害造成的经济损失高达数十亿美元。黄瓜病害的种类繁多，常见的有霜霉病、白粉病、疫病等，这些病害在黄瓜生长过程中如得不到及时有效的控制，将严重影响黄瓜的品质和产量。传统的黄瓜病害识别方法主要依赖于人工经验，通过观察黄瓜叶片、茎蔓等部位的症状来进行判断。然而，这种方法受限于人工经验和主观判断，识别准确率不高，且效率低下。随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，基于图像的黄瓜病害识别方法逐渐成为研究热点。卷积神经网络（Convolutiona

2025-01-21 约2.04千字 4页立即下载

一种基于图卷积和胶囊神经网络的行为识别方法.docx PAGE 1- 一种基于图卷积和胶囊神经网络的行为识别方法 一、1.引言随着社会的快速发展，人们对安全、健康和便利性提出了更高的要求。在众多领域中，行为识别技术作为一种重要的生物特征识别技术，在智能监控系统、人机交互、虚拟现实等多个方面展现出了巨大的应用潜力。特别是在智能监控系统领域，行为识别技术可以帮助识别异常行为，提高公共安全水平。然而，由于人类行为表现复杂多变，如何准确、高效地识别和分类行为成为了一个具有挑战性的课题。近年来，深度学习技术在行为识别领域取得了显著的成果。图卷积神经网络（GraphConvolutionalNetworks，GCN）作为一种新兴的深度学习模型，通过在图结

2025-01-21 约2.8千字 5页立即下载

一种基于卷积神经网络的性别识别方法_蔡诗威.pdf 【】，，．［J］．，2014 ，38 (19)．本文献信息蔡诗威郭太良姚剑敏 一种基于卷积神经网络的性别识别方法 电视技术专题人脸识别与检测 一种基于卷积神经网络的性别识别方法

2017-07-30 约字 4页立即下载

一种基于时空特征增强图卷积网络的骨架行为识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114882421 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210613367.5 G06V 10/82 (2022.01) (22)申请日 2022.06.

2023-05-17 约2.99万字 24页立即下载

一种基于时空图卷积神经网络的动态表情识别方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112800903 B (45)授权公告日 2022.08.26 (21)申请号 202110067161.2 G06K 9/62 (2022.01)

2023-06-03 约2.09万字 14页立即下载