基于残差网络与Faster R-CNN的断层检测方法及系统.pdf

基于Faster R-CNN改进的小目标检测方法.docx 基于FasterR-CNN改进的小目标检测方法 一、引言在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的研究方向。随着深度学习技术的发展，卷积神经网络在目标检测领域取得了显著的进步。然而，对于小目标的检测仍然是一个具有挑战性的问题。小目标由于尺寸小、特征不明显，往往在图像中难以被准确检测。因此，本文提出了一种基于FasterR-CNN改进的小目标检测方法，以提高小目标的检测精度和效率。二、相关工作 FasterR-CNN是一种常用的目标检测算法，它通过改进区域提议网络（RPN）和卷积神经网络（CNN）的融合，实现了更高的检测速度和准确度。然而，对于小目标的检测，FasterR-CNN仍然存在一些问题

2025-06-07 约4.79千字 9页立即下载

基于Faster R-CNN的肺结节检测算法的实现.doc PAGE6 目录 TOC\o1-3\h\u5797基于FasterR-CNN的肺结节检测算法的实现 I 21653Abstract II 19785第1章绪论 1 80801.1研究背景 1 142751.2设计目标 1 137041.3本文结构 1 20175第2章实现环境与技术错误!未定义书签。 230772.1实现环境错误!未定义书签。 178732.1.1Pycharm介绍错误!未定义书签。 246262.2实现技术错误!未定义书签。 96192.2.1Faste

2025-04-10 约1.75万字 25页立即下载

一种优化的Faster R-CNN小目标检测方法.docx PAGE 1- 一种优化的FasterR-CNN小目标检测方法 一、1.引言在计算机视觉领域，目标检测技术作为图像分析的重要分支，在安防监控、自动驾驶、工业自动化等领域具有广泛的应用前景。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于深度学习的目标检测算法取得了显著的进展。其中，FasterR-CNN作为深度学习目标检测领域的代表性算法，以其高精度和实时性受到广泛关注。然而，在实际应用中，针对小目标检测的问题逐渐凸显。小目标往往具有尺寸小、对比度低、遮挡严重等特点，给传统的目标检测算法带来了巨大的挑战。据相关研究统计，在PASCALVOC2012数据集上，FasterR-CNN在物体检测任务中取

2025-02-07 约3.24千字 6页立即下载

一种基于Faster R-CNN网络的衬衣袖口工艺识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114549496 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210187270.2 G06V 10/25 (2022.01)

2023-05-06 约9.86千字 9页立即下载

基于改进Faster_R-CNN算法的小目标检测研究.pdf 基于改进FasterR-CNN算法的小目标检测研究摘要目标检测是计算机视觉领域中的一个非常重要研究方向。作为目标检测诸多难点之一，小目标检测大量存在于现实场景中，广泛应用于自动驾驶、智慧医疗、缺陷检测和航拍图像分析等诸多领域。然而，随着深度学习的进一步发展，目标检测依旧有一些有待解决的问题在一定程度上影响发展，其中一个难题是对小目标的检测效果欠佳。为了有效解决小目标检测性能差的问题，本文基于FasterR-CNN算法探讨了小目标检测精度不高的原因，并选用了三种有效的手段，以提高检测效率和准确性。这三种方法分别是数据增强、特征融合网络的改进、后处理算法的改进来改进小目标检测算法，

2025-05-22 约8.9万字 58页立即下载

基于CNN的注意力检测系统及方法.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 112836630 A (43)申请公布日 2021.05.25 (21)申请号 202110136798.2 G06K 9/46 (2006.01)

2023-06-04 约1.15万字 12页立即下载

基于Faster R-CNN算法的生态生物识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114550213 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210172674.4 (22)申请日 2022.02.24 (71)申请人澜途集思（深圳）数字科技有限公司地

2023-05-10 约8.43千字 9页立即下载

基于LSTM与改进残差网络优化的异常流量检测方法.docx PAGE 1- 基于LSTM与改进残差网络优化的异常流量检测方法 一、1.异常流量检测背景与意义 (1)随着互联网技术的飞速发展，网络流量数据呈现出爆炸式增长，网络攻击和异常流量检测成为网络安全领域的重要课题。异常流量检测旨在识别和预警网络中的异常行为，以保障网络系统的安全稳定运行。在金融、政府、企业等关键领域，网络攻击可能导致严重后果，如信息泄露、经济损失甚至社会秩序紊乱。因此，研究高效的异常流量检测方法对于维护网络安全具有极其重要的意义。 (2)传统的异常流量检测方法主要依赖于规则匹配、统计分析和机器学习等技术。然而，这些方法在处理复杂多变的数据时存在局限性，如规则匹配难以覆盖所有异常情况

2025-01-21 约2.94千字 6页立即下载

基于残差双向SRU网络的跌倒检测方法.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 112818869 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110150129.0 (22)申请日 2021.02.03 (71)申请人三峡大学地址 44

2023-06-03 约1.47万字 18页立即下载

一种基于残差网络的环境声音识别系统及方法.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 113345427 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110628210.5 (22)申请日 2021.06.07 (71)申请人桂林理工大学地址

2023-06-20 约1.1万字 11页立即下载

基于Grid R-CNN模型改进的目标检测方法及系统.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 113011415 A (43)申请公布日 2021.06.22 (21)申请号 202011343605.2 (22)申请日 2020.11.25 (71)申请人齐鲁工业大学地址

2023-06-08 约1.11万字 9页立即下载

基于Faster R-CNN算法的输电线路绝缘子缺陷检测研究.docx 基于FasterR-CNN算法的输电线路绝缘子缺陷检测研究一、引言随着电力系统的快速发展，输电线路的维护和检修工作显得尤为重要。其中，绝缘子是输电线路中不可或缺的组成部分，其性能直接关系到电力系统的安全稳定运行。因此，对输电线路绝缘子缺陷的检测成为了电力行业的重要任务。传统的绝缘子缺陷检测方法主要依赖于人工巡检，但这种方法效率低下，且易受人为因素影响。近年来，计算机视觉和深度学习技术的发展为绝缘子缺陷检测提供了新的解决方案。本文基于FasterR-CNN算法，对输电线路绝缘子缺陷检测进行研究。二、FasterR-CNN算法概述 FasterR-CNN是一种用于目标检测的深度学习算法，其核

2025-03-19 约小于1千字 2页立即下载

基于Faster R-CNN算法的输电线路绝缘子缺陷检测研究.docx 基于FasterR-CNN算法的输电线路绝缘子缺陷检测研究一、引言随着电力系统的快速发展，输电线路的维护和检修工作显得尤为重要。其中，绝缘子是输电线路中不可或缺的组成部分，其工作状态直接影响到电力系统的安全运行。因此，对输电线路绝缘子缺陷的检测成为了维护工作的重点。传统的绝缘子缺陷检测方法主要依赖人工巡检，不仅效率低下，而且易受人为因素影响。近年来，计算机视觉和深度学习技术的发展为绝缘子缺陷检测提供了新的解决方案。本文提出了一种基于FasterR-CNN算法的输电线路绝缘子缺陷检测方法，旨在提高检测效率和准确性。二、FasterR-CNN算法概述 FasterR-CNN是一种目标检测算法

2025-05-07 约4.39千字 9页立即下载

基于改进Faster R-CNN的贺兰山岩画检测：精度与效率的双重提升.docx 基于改进FasterR-CNN的贺兰山岩画检测：精度与效率的双重提升一、引言 1.1研究背景与意义贺兰山岩画作为中国古代文化遗产的瑰宝，承载着远古人类的智慧与记忆，具有无可估量的文化价值。这些岩画分布在贺兰山的东麓，绵延数百公里，数量众多，内容丰富，涵盖了远古人类的生产生活、宗教信仰、艺术审美等多个方面，是研究中国人类文化史、宗教史、原始艺术史的珍贵资料。贺兰山岩画中，有描绘狩猎场景的画面，生动展现了远古人类与野兽搏斗的惊险瞬间，让我们得以一窥当时的生存方式；也有表现祭祀仪式的图案，反映出他们对自然神灵的敬畏与崇拜，揭示了原始宗教信仰的内涵；还有各种动物形象、抽象符号等，展示了远古人

2025-05-25 约2.9万字 30页立即下载

基于Faster R-CNN的发动机叶片损伤识别方法研究.docx PAGE 1- 基于FasterR-CNN的发动机叶片损伤识别方法研究一、引言 (1)发动机叶片作为航空发动机的关键部件，其安全性和可靠性对飞行器的整体性能至关重要。随着航空工业的快速发展，发动机叶片的制造工艺和材料不断进步，但同时也面临着更高的损伤风险。据统计，发动机叶片的损伤问题在飞行过程中导致的故障中占据了相当的比例，这不仅影响了飞行安全，还可能导致严重的经济损失。因此，对发动机叶片的损伤进行早期识别和评估，对于提高航空发动机的使用寿命和飞行安全具有极其重要的意义。 (2)传统的发动机叶片损伤识别方法主要依赖于人工视觉检测，这种方法存在效率低、成本高、易受主观因素影响等缺点。随着计算机

2025-01-20 约2.74千字 5页立即下载