基于强化学习的高空抛物轨迹识别方法.pdf

一种基于深度学习和视频轨迹的学生上课行为识别方法.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 112801042 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110251597.7 (22)申请日 2021.03.08 (71)申请人南京大学地址 21

2023-06-02 约1.59万字 11页立即下载

基于Kinect的拆卸工具运动轨迹识别方法.pdf 基于Kinect的拆卸工具运动轨迹识别方法 Recognition of removal tool trajectory based on kinect 1,2 1,2 2 3 张志佳魏信周自强刘政，，， 1,2 1,2

2017-06-06 约字 6页立即下载

基于深度学习的滑坡识别方法.docx 基于深度学习的滑坡识别方法 一、引言滑坡是一种常见的自然灾害，其发生往往伴随着巨大的经济损失和人员伤亡。因此，滑坡的早期识别和预警显得尤为重要。传统的滑坡识别方法主要依赖于人工巡查和经验判断，这种方法效率低下且易受人为因素影响。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的滑坡识别方法逐渐成为研究热点。本文将介绍一种基于深度学习的滑坡识别方法，以提高滑坡识别的准确性和效率。二、深度学习在滑坡识别中的应用深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现对复杂数据的自动学习和分析。在滑坡识别中，深度学习可以通过对大量卫星遥感图像、地面照片等数据进行学习，提取出与滑坡相关的特征信息，从

2025-03-03 约4.05千字 8页立即下载

基于时空轨迹的伴随轨迹识别方法、设备及存储介质.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 112561948 A (43)申请公布日 2021.03.26 (21)申请号 202011531017.1 (22)申请日 2020.12.22 (71)申请人中国联合网络通信集团有限公司

2023-05-30 约2.76万字 23页立即下载

基于对比学习和增量学习的开放集识别方法.docx 基于对比学习和增量学习的开放集识别方法 一、引言随着人工智能技术的不断发展，机器学习在许多领域都取得了显著的成果。然而，对于开放集识别问题，传统的机器学习方法往往面临挑战。开放集识别是指在一个未知的、不断变化的类别空间中，对新的类别进行准确识别。本文提出了一种基于对比学习和增量学习的开放集识别方法，旨在解决这一问题。二、背景与相关技术在机器学习中，对比学习是一种有效的无监督学习方法，通过比较不同样本之间的相似性来学习数据的表示。而增量学习则是一种在数据流上逐步学习的方法，它可以在不重新训练整个模型的情况下，对新的数据进行学习。这两种技术对于开放集识别问题具有重要意义。三、方法本文提出

2025-05-20 约4.17千字 8页立即下载

一种基于航行轨迹特征的船舶异常行为识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114462519 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210083275.0 (22)申请日 2022.01.25 (71)申请人中国船舶重工集团公司第七二四研

2023-05-05 约7.38千字 12页立即下载

一种基于抛物模型的高空抛物住户估计方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114545386 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210173146.0 (22)申请日 2022.02.24 (71)申请人之江实验室地址 310023 浙

2023-05-08 约1万字 11页立即下载

基于深度学习YOLO模型的口罩识别方法设计.pdf 湖南商务职业技术学院毕业设计目录 1引言1 1.1项目背景和意义1 1.2项目的目的和目标1 2相关技术与工具介绍2 2.1数据采集技术2 2.2深度学习模型概述2 2.3目标检测技术介绍3 2.4PYQT5框架技术3 2.5开发环境与工具4 2.5.1Python简介4 2.5.2PyCharm开发工具的简介5 2.5.3第三方库简介5 2.5.4Pytorch等深度学习框架6 3方法设计与实现7 3.1数据集收集与预处理7 3.1.1数据集的获取7 3.1.2数据集预处理8 3.2深度学习模型选择与设计10 3.2.1深度学习模型的选择10 3.2.2模型的设计10 3.3模型的编译与训

2025-02-18 约1.42万字 19页立即下载

基于深度学习的矿岩识别方法论文.docx 基于深度学习的矿岩识别方法论文摘要：随着我国矿产资源开发的不断深入，矿岩识别技术在矿产资源勘探与开采中扮演着越来越重要的角色。传统的矿岩识别方法存在效率低、准确性不足等问题。近年来，深度学习技术在图像识别领域的广泛应用为矿岩识别提供了新的思路。本文针对矿岩识别的难点，提出了基于深度学习的矿岩识别方法，并对该方法进行了实验验证，结果表明，该方法具有较高的识别准确率和效率。关键词：矿岩识别；深度学习；图像识别；神经网络一、引言（一）矿岩识别技术的重要性 1.内容一：矿产资源勘探与开采的基石 1.1矿岩识别是矿产资源勘探的重要环节，通过对矿岩类型的准确识别，可以帮助地质工作者更好地评估

2025-03-29 约4.95千字 11页立即下载

基于深度学习的葡萄叶片病害识别方法研究.docx 基于深度学习的葡萄叶片病害识别方法研究一、引言随着农业科技的不断发展，植物病害的早期识别和防治已成为提高农作物产量和质量的关键。葡萄作为一种广泛种植的水果，其叶片病害的准确识别对于葡萄的生长和产量至关重要。近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了显著成果，为植物病害识别提供了新的解决方案。本文旨在研究基于深度学习的葡萄叶片病害识别方法，以提高识别的准确性和效率。二、深度学习在葡萄叶片病害识别中的应用 1.数据采集与预处理我们需要收集大量的葡萄叶片图像，包括健康叶片和患病叶片。这些图像应涵盖不同的病害类型、生长阶段和环境条件。为了提高模型的泛化能力，数据集应尽可能丰富和多样化。在数据预处

2025-03-09 约小于1千字 2页立即下载

基于机器学习的随钻超声井壁裂缝识别方法研究.docx 基于机器学习的随钻超声井壁裂缝识别方法研究一、引言在石油、天然气等资源勘探与开发过程中，井壁裂缝的识别对于提高钻井效率和资源开采率具有重要意义。传统的井壁裂缝识别方法主要依赖于人工观察和经验判断，不仅效率低下，而且易受人为因素影响。随着机器学习技术的发展，基于机器学习的随钻超声井壁裂缝识别方法逐渐成为研究热点。本文旨在研究基于机器学习的随钻超声井壁裂缝识别方法，以提高井壁裂缝识别的准确性和效率。二、研究背景及意义井壁裂缝的识别是钻井工程中的重要环节。传统的井壁裂缝识别方法主要依靠人工观察井壁表面，结合钻井工程经验进行判断。然而，这种方法存在诸多问题，如效率低下、易受人为因素影响等。随着

2025-03-06 约4.77千字 10页立即下载

基于迁移学习的穿戴式手势识别方法研究.docx 基于迁移学习的穿戴式手势识别方法研究一、引言随着人工智能技术的不断发展，穿戴式手势识别技术在人机交互、智能辅助等领域得到了广泛应用。然而，由于穿戴式手势识别涉及到复杂的动作识别与理解，如何准确高效地识别不同手势仍然是一个重要的挑战。本文旨在研究基于迁移学习的穿戴式手势识别方法，通过迁移学习的方法，利用预训练模型，提升手势识别的准确率。二、相关工作近年来，手势识别技术得到了广泛研究。传统的手势识别方法主要依赖于图像处理和模式识别技术，如基于深度学习的方法。然而，这些方法往往需要大量的标注数据和复杂的模型训练过程。近年来，迁移学习在计算机视觉领域得到了广泛应用，其通过利用预训练模型的知识，

2025-02-27 约3.3千字 7页立即下载

基于深度学习的嵌入式端煤矸识别方法研究.docx 基于深度学习的嵌入式端煤矸识别方法研究一、引言在煤矿开采和煤炭工业中，煤矸识别是一项重要的任务。传统的煤矸识别方法主要依赖于人工或简单的机器视觉技术，但这些方法往往效率低下且准确度不高。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的煤矸识别方法逐渐成为研究热点。本文旨在研究基于深度学习的嵌入式端煤矸识别方法，以提高煤矸识别的准确性和效率。二、相关技术及背景深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人脑神经网络的工作方式，对大量数据进行学习和分析，从而实现对复杂问题的解决。在煤矸识别中，深度学习可以通过对煤矸图像的学习和分析，提取出煤矸的特征，从而实现准确识别。嵌入式端技术是指将计算机系统集成到小型

2025-01-27 约3.98千字 9页立即下载

基于深度学习ResNet模型的商品识别方法设计.pdf 湖南商务职业技术学院毕业设计目录 1引言1 1.1项目的需求1 1.2项目的目标和效果1 2相关技术与工具介绍2 2.1ResNet残差神经网络原理2 2.2深度学习Resnet模型介绍2 2.3模型分类介绍2 2.4Web框架技术（Flask）3 2.5开发环境与工具3 2.5.1Python简介3 2.5.2PyCharm开发工具的简介3 2.5.3第三方库简介4 2.5.4Tensorflow简介4 3方法设计与实现5 3.1数据集收集与预处理5 3.1.1数据集的获取5 3.1.2切分训练集与测试集6 3.1.3数据集的预处理和数据增强7 3.2深度学习模型选择与设计8 3.2.1深

2025-02-19 约1.32万字 17页立即下载

基于深度学习ResNet模型的手势识别方法设计.pdf 湖南商务职业技术学院毕业设计目录 1引言1 1.1项目的契机与需求1 1.1项目的预期结果1 2技术与工具的解析2 2.1数据的获取2 2.2ResNet模型的原理与应用2 2.3FlaskWeb框架3 2.5项目实施的环境4 2.5.1Python语言的特性4 2.5.2PyCharm开发工具的使用4 2.5.3辅助开发的第三方库介绍5 2.5.4PyTorch框架的应用5 3实施流程与步骤6 3.1数据集收集与处理6 3.1.1如何搜集数据集6 3.1.2如何进行数据预处理7 3.2深度学习模型的选型与构建8 3.2.1如何选择深度学习模型8 3.2.2ResNet模型的构建和设计9 3

2025-02-19 约1.23万字 16页立即下载