基于深度卷积神经网络的道路积水检测系统.pdf

基于全卷积神经网络的道路提取方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114882473 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210605408.6 G06V 10/44 (2022.01)

2023-05-18 约1.19万字 14页立即下载

基于深度卷积神经网络的行人检测.docx 基于深度卷积神经网络的行人检测一、概述随着人工智能技术的飞速发展，行人检测作为计算机视觉领域的重要研究方向，日益受到学术界和工业界的关注。行人检测的目标是在视频或图像中准确地识别和定位出行人的位置，对于智能监控、自动驾驶、人机交互等领域具有广泛的应用价值。由于行人姿态的多样性、背景的复杂性以及光照、遮挡等因素的干扰，行人检测仍然是一个具有挑战性的任务。传统的行人检测方法主要依赖于手工设计的特征描述子和分类器，如HOGSVM等。这类方法对于复杂场景的适应能力有限，难以应对行人姿态、尺度以及背景变化带来的挑战。随着深度学习的兴起，特别是深度卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的成功应用，为行

2024-06-28 约2.07万字 42页立即下载

基于卷积神经网络的道路病害检测方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114882474 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210608746.5 G06V 10/82 (2022.01)

2023-05-14 约1.92万字 19页立即下载

基于深度卷积神经网络的污水环境状态判定系统检测方法.docx 1 基于深度卷积神经网络的污水环境判定系统检测规范 1范围本标准规定污水类种类智能识别系统的术语和定义、系统组成架构、系统设备要求、系统性能要求、通用要求、环境污水等级、识别速度的确定、系统验收、系统运行维护保养。适用范围为：企业污水排放口，江河等水质监控站判定污水所处的等级。 2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB6920-1986《水质pH值得测定玻璃电极法》GB11901-1989《水质悬浮物得测定重量法》 GB11903-1989《水质色度

2025-02-18 约6.78千字 16页立即下载

基于深度卷积神经网络的水稻穗瘟检测方法及系统.docx PAGE 1- 基于深度卷积神经网络的水稻穗瘟检测方法及系统一、1.引言水稻穗瘟作为一种常见的稻作病害，严重影响着水稻的产量和质量。在全球范围内，水稻穗瘟的发生不仅给农业生产带来巨大的经济损失，而且对粮食安全构成严重威胁。传统的穗瘟检测方法主要依赖于人工观察和经验判断，这种方法的效率和准确性都受到很大限制。随着人工智能和深度学习技术的飞速发展，利用计算机视觉技术自动识别和检测农作物病害成为可能。在众多农作物中，水稻穗瘟检测技术的应用具有特别重要的意义。本文旨在研究基于深度卷积神经网络（CNN）的水稻穗瘟检测方法，以实现对穗瘟的自动识别和分类，提高检测效率和准确性，为水稻病虫害的防治提供有力

2025-01-22 约3.88千字 7页立即下载

基于深度神经网络的道路车道线检测方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113392812 B (45)授权公告日 2022.06.07 (21)申请号 202110773241.X G06V 10/82 (2022.01)

2023-06-19 约1.39万字 12页立即下载

基于结构重参数化的深度可分离卷积神经网络.docx PAGE 1- 基于结构重参数化的深度可分离卷积神经网络 一、引言在图像识别和计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）因其强大的特征提取和分类能力而成为主流模型。然而，随着模型层数的增加，传统的卷积神经网络在计算复杂度和参数数量上会急剧增加，导致训练和推理效率低下。为了解决这一问题，研究者们提出了多种结构重参数化技术，旨在通过减少模型参数数量和计算复杂度来提高卷积神经网络的效率和泛化能力。其中，深度可分离卷积神经网络（DeepSeparableConvolutionalNeuralNetworks，DSCNN）作为一种新型卷积神经网络架构，通过将卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积两个步骤，显著降

2025-01-18 约2.08千字 4页立即下载

基于深度卷积神经网络的图像去噪研究.docx PAGE 1- 基于深度卷积神经网络的图像去噪研究一、1.图像去噪背景与意义 (1)图像去噪是图像处理领域中的一个重要课题，其主要目的是消除或减轻图像中由于噪声干扰而引入的瑕疵。在现实世界中，由于传感器性能、传输过程中的信号衰减、环境因素等，图像往往会受到不同程度的噪声影响。这些噪声不仅影响了图像的视觉效果，还可能对图像的后续处理和应用产生负面影响。例如，在遥感图像处理、医学影像分析、自动驾驶等领域，高噪声的图像会直接影响任务的准确性和效率。因此，图像去噪技术在提升图像质量、提高后续处理性能方面具有重要意义。 (2)随着计算机技术的飞速发展，图像去噪技术也取得了显著进步。从传统的滤波算法到基

2025-01-18 约2.57千字 5页立即下载

基于卷积神经网络的深度学习模型.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的深度学习模型一、卷积神经网络概述 卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种专门为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型，如图像、视频和音频等。CNN的核心思想是利用卷积操作提取特征，并通过池化操作降低特征的空间维度，从而实现特征的学习和压缩。自从20世纪80年代CNN被提出以来，随着深度学习技术的发展，CNN在图像识别、物体检测、图像分割等领域取得了显著的成果。在图像识别领域，CNN的表现尤为出色。以AlexNet为例，它是由AlexKrizhevsky等人在2012年ImageNet竞赛中提出的，是首个在Im

2025-01-19 约2.08千字 4页立即下载

基于深度卷积神经网络与哈希的图像检索.pptx 基于深度卷积神经网络与哈希的图像检索汇报人：2024-01-29 CATALOGUE目录引言相关工作基于深度卷积神经网络的图像特征提取基于哈希的图像检索方法实验与分析结论与展望 01引言传统的图像检索方法基于文本标注或手动特征提取，这些方法存在主观性、效率低下和语义鸿沟等问题。因此，研究基于内容的图像检索方法具有重要意义。互联网和社交媒体的快速发展导致图像数据爆炸式增长，如何有效地管理和检索这些图像数据成为一个重要问题。图像检索技术在多媒体信息检索、计算机视觉、模式识别等领域具有广泛应用，如相似图像搜索、图像标注、图像分类等。研究背景与意义基于内容的图像检索（Content-BasedIm

2024-06-18 约3.27千字 26页立即下载

基于图卷积神经网络的单目深度估计方法.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 112967326 A (43)申请公布日 2021.06.15 (21)申请号 202110237547.3 G06N 3/04 (2006.01)

2023-06-06 约1.76万字 18页立即下载

基于卷积神经网络的目标检测算法综述.pptx 基于卷积神经网络的目标检测算法综述;引言 卷积神经网络基本原理 基于卷积神经网络的目标检测算法分类经典目标检测算法介绍与比较;目标检测数据集及评价标准挑战与未来发展趋势;引言;;;;卷积神经网络基本原理;;;;;基于卷积神经网络的目标检测算法分类;;;;经典目标检测算法介绍与比较;首次将卷积神经网络（CNN）应用于目标检测任务，通过选择性搜索（SelectiveSearch）生成候选区域，然后使用CNN进行特征提取和分类。;;;;目标检测数据集及评价标准;;;;挑战与未来发展趋势;;;;THANKS

2024-06-15 约小于1千字 30页立即下载

基于卷积神经网络的口罩检测.docx PAGE2 PAGE2 目录摘要3 Abstract3 第一章：绪论41.1研究背景及意义4 1.2国内外研究现状5 1.3本文的主要工作6 1.4论文的组织结构7第二章图像预处理技术和人脸检测技术7 2.1常见的图像预处理技术72.2人脸检测技术10第三章深度学习理论基础与卷积神经网络13 3.1深度学习概述13 3.2卷积神经网络特点15 3.3卷积神经网络基本组成18 3.3.1卷积层19 3.3.2池化层20 3.3激活函数20 3.3.4输出层（全连接层）22 3.4本章小结22

2024-12-19 约2.19万字 42页立即下载

基于卷积神经网络的异常检测技术研究.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的异常检测技术研究第一章异常检测技术概述 (1)异常检测技术在众多领域都扮演着至关重要的角色，它旨在从大量数据中识别出那些不符合正常模式的数据点或事件。随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中快速准确地发现异常成为了一个亟待解决的问题。传统的异常检测方法通常依赖于统计模型和启发式规则，但这些方法往往难以处理高维数据和非线性关系，且对异常类型的适应性较差。 (2)近年来，深度学习技术的快速发展为异常检测领域带来了新的突破。卷积神经网络（CNN）作为一种强大的特征提取工具，在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。将CNN应用于异常检测，可以

2025-01-21 约1.87千字 4页立即下载

基于卷积神经网络的肺部疾病检测算法.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的肺部疾病检测算法第一章卷积神经网络（CNN）简介 (1)卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是一种深度学习模型，特别适用于图像识别和图像处理任务。自从2012年AlexKrizhevsky等人在ImageNet竞赛中凭借CNN模型获得冠军以来，CNN在计算机视觉领域取得了显著的成果。CNN通过模仿人类视觉系统中的视觉感知机制，能够自动学习图像的特征表示，从而实现图像分类、目标检测、图像分割等任务。 (2)CNN的核心结构是卷积层，它能够自动提取图像中的局部特征，并通过权重共享减少模型参数，从而降低计算复杂度。在卷积层

2025-01-19 约1.97千字 4页立即下载