一种基于光流法和深度学习卷积神经网络的黑烟车检测方法.pdf

一种基于卷积神经网络的焊点检测方法.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 113409250 A (43)申请公布日 2021.09.17 (21)申请号 202110579200.7 (22)申请日 2021.05.26 (71)申请人杭州

2023-06-21 约1.8万字 17页立即下载

一种基于卷积神经网络的物品检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117541558A (43)申请公布日2024.02.09 (21)申请号202311543186.0G06V10/764(2022.01)

2024-02-08 约6.41千字 6页立即下载

一种基于深度卷积神经网络模型的船舶焊缝缺陷检测方法.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 112819806 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110203174.8 (22)申请日 2021.02.23 (71)申请人江苏科技大学地址

2023-06-03 约2.34万字 17页立即下载

一种基于VGG16深度卷积神经网络的太阳能网版缺陷检测方法.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 113362298 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110617025.6 (22)申请日 2021.06.03 (71)申请人长沙理工大学地址

2023-06-17 约9.35千字 10页立即下载

一种基于深度学习卷积神经网络的食用菌快速识别系统及方法.docx PAGE 1- 一种基于深度学习卷积神经网络的食用菌快速识别系统及方法一、引言随着社会经济的发展和人们生活水平的不断提高，食品安全问题日益受到广泛关注。食用菌作为人们日常饮食中不可或缺的一部分，其质量和安全性直接关系到公众健康。然而，市场上食用菌品种繁多，且存在一定比例的假冒伪劣产品，给消费者带来了识别上的困难。据相关数据显示，我国每年因食用菌质量问题导致的食品安全事件超过千起，涉及消费者人数众多。为了有效解决这一问题，迫切需要开发一种快速、准确的食用菌识别系统。近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著的进展，尤其是在图像识别领域。卷积神经网络（ConvolutionalNeura

2025-01-22 约2.33千字 5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

深度学习 第3章-卷积神经网络.ppt ******与之前的CNN结构相比，AlexNet的设计和训练具有以下特点：ReLU激活函数：使用ReLU代替传统的sigmoid或tanh，加快训练速度，减少梯度弥散和爆炸。数据扩充：通过随机裁剪、平移和翻转扩充数据量。从256×256图像中截取224×224区域及水平翻转镜像，增加数据量。Dropout：在训练中随机丢弃神经元，防止过拟合。主要应用于最后三个全连接层。多GPU训练：使用多块GPU并行计算，突破单GPU显存限制，加快训练速度。局部响应归一化（LRN）：借鉴“侧抑制”思想，对ReLU输出进行局部归一化，增强泛化能力。*3.3.2AlexNetVGG是由牛津大学VGG组提出的CN

2025-04-10 约1.05万字 52页立即下载

一种基于宽卷积神经网络的图像去噪方法.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 112801897 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110071024.6 (22)申请日 2021.01.19 (71)申请人西安理工大学地址

2023-06-05 约1.75万字 18页立即下载

一种基于深度学习卷积神经网络的食用菌快速识别系统及方法[发明专利.docx PAGE 1- 一种基于深度学习卷积神经网络的食用菌快速识别系统及方法[发明专利一、背景技术 (1)食用菌作为一种重要的食品资源，其种类繁多，营养丰富，深受消费者喜爱。然而，在市场上存在着大量假冒伪劣的食用菌产品，这不仅影响了消费者的健康，也严重损害了市场的秩序。因此，对食用菌进行快速、准确、高效的识别成为当前食品安全领域亟待解决的问题。传统的食用菌识别方法主要依赖于人工经验和显微镜观察，这种方法存在效率低、准确性差、主观性强等缺点。 (2)随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的图像识别技术在各个领域得到了广泛应用。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CN

2025-01-20 约2.92千字 6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

基于深度卷积神经网络和人脸关键点检测的妆后换脸方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116052240 A (43)申请公布日 2023.05.02 (21)申请号 202211405068.9 G06V 10/44 (2022.01)

2023-05-12 约1.73万字 17页立即下载

基于深度学习卷积神经网络的内镜图像病变识别筛查方法.docx PAGE 1- 基于深度学习卷积神经网络的内镜图像病变识别筛查方法一、1.引言 (1)随着医疗技术的不断发展，内镜检查已成为消化道疾病诊断的重要手段。然而，内镜图像的病变识别和筛查工作往往依赖于医生的经验和专业知识，这不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响。近年来，深度学习技术的飞速发展为医学图像分析提供了新的解决方案。卷积神经网络（CNN）作为一种强大的深度学习模型，在图像识别领域取得了显著的成果，其在医学图像分析中的应用逐渐成为研究热点。 (2)在内镜图像病变识别筛查领域，深度学习卷积神经网络的应用主要集中在图像预处理、特征提取和分类识别等方面。通过构建高效的卷积神经网络模型，可以实现

2025-01-19 约1.91千字 4页立即下载