基于级联卷积神经网络的河道漂浮物检测方法.pdf

基于级联卷积神经网络的番茄花期识别检测方法.pptx 基于级联卷积神经网络的番茄花期识别检测方法汇报人：2024-01-16 目录引言级联卷积神经网络基本原理番茄花期识别检测方法实验结果与分析结论与展望 01引言 VS随着农业信息化的发展，利用计算机视觉技术对农作物生长状态进行监测和识别已成为研究热点。番茄作为一种重要的蔬菜作物，其花期识别对于产量预测和精准农业管理具有重要意义。智能化农业级联卷积神经网络在图像识别领域取得了显著成果，将其应用于番茄花期识别有助于提高农业生产的智能化水平，实现精准施肥、灌溉和病虫害防治。农业信息化研究背景与意义国内外研究现状目前，国内外学者在农作物生长状态识别方面已开展了大量研究，包括基于传统图像处理方法和深度学

2024-06-02 约2.56千字 22页立即下载

一种基于多尺度级联残差卷积神经网络的海岸线变化检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114581363 A (43)申请公布日 2022.06.03 (21)申请号 202111478910.7 (22)申请日 2021.12.04 (71)申请人电子科技大学长三角研究院（湖州）地

2023-05-10 约6.23千字 6页立即下载

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

基于级联卷积神经网络的图像篡改检测算法.pptx 基于级联卷积神经网络的图像篡改检测算法汇报人：2024-01-28 引言级联卷积神经网络基本原理基于级联卷积神经网络的图像篡改检测算法设计实验结果与分析算法性能评估与讨论总结与展望目录 01引言数字图像易编辑性导致篡改问题严重随着图像处理技术的发展，数字图像越来越容易被篡改，因此图像篡改检测成为了一个重要的研究领域。图像篡改检测在多个领域具有广泛应用图像篡改检测在司法鉴定、新闻报道、社交媒体等领域具有广泛的应用价值，能够有效地打击虚假信息和维护社会公正。图像篡改检测的背景与意义国内在图像篡改检测方面已经取得了一定的研究成果，包括基于传统特征提取的方法和基于深度学习的方法等。国内研究现状国外

2024-06-13 约3.41千字 26页立即下载

卷积神经网络级联.pptx 卷积神经网络级联的人脸测试来源CVPR 2015 paperA Convolutional Neural Network Cascade for Face DetectionHaoxiang Li, Zhe Lin, Xiaohui Shen, Jonathan Brandt, Gang Hua组员：刘波、金壮、陈楠、松寨一、介绍CNN二、如何实现基于CNN来检测人脸三、最终结果展示一、介绍CNN1.1CNN的原理 1-1 1.2CNN的模型（1）卷积能够将一个很多权值参数的图像经过卷积核之后变为一个权值参数很少的图像。如图1-1所示，在5×5的图像和3×3的卷积核作卷积操作后，重新输

2017-11-25 约1.41千字 14页立即下载

基于级联并行卷积神经网络的多手姿态关键点估计方法.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 112836597 A (43)申请公布日 2021.05.25 (21)申请号 202110056105.9 (22)申请日 2021.01.15 (71)申请人西北大学地址 71

2023-06-05 约9.97千字 11页立即下载

基于级联残差卷积神经网络的次季节高温气象预报订正方法.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 113344289 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110718349.9 (22)申请日 2021.06.28 (71)申请人福建师范大学地址

2023-06-20 约1.17万字 11页立即下载

基于卷积神经网络和改进级联标注的快速关系抽取方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 114548090 B (45)授权公告日 2022.07.26 (21)申请号 202210442561.1 G06N 3/04 (2006.01)

2023-05-09 约2.34万字 21页立即下载

基于神经网络的海上漂浮物漂移路线预测.pptx 基于神经网络的海上漂浮物漂移路线预测 CATALOGUE目录引言海上漂浮物漂移路线预测理论基础基于神经网络的漂移路线预测模型构建漂移路线预测模型性能评估基于神经网络的漂移路线预测系统设计与实现海上漂浮物漂移路线预测应用场景探讨总结与展望引言CATALOGUE01 海洋环境保护海上漂浮物对海洋环境造成严重影响，预测其漂移路线有助于及时采取清理措施，保护海洋生态环境。海上交通安全漂浮物可能对海上航行安全构成威胁，通过预测其漂移路线，可为船舶避让提供参考，确保航行安全。海洋资源利用了解漂浮物漂移规律有助于合理规划和利用海洋资源，减少资源浪费。研究背景与意义国外研究现状国外在海上漂浮物漂移路线预测

2024-07-07 约4.05千字 31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

基于卷积神经网络检测肺结节.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络检测肺结节第一章引言随着我国人口老龄化的加剧，肺部疾病的发生率逐年上升，其中肺结节作为常见的肺部疾病之一，其早期诊断对于患者的预后具有重要意义。近年来，医学影像技术的发展为肺结节的诊断提供了有力支持，尤其是计算机辅助诊断技术的应用，显著提高了诊断效率和准确性。然而，传统的肺结节检测方法往往依赖于人工阅片，不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响。因此，研究一种基于深度学习的肺结节检测方法，对于提高诊断速度和准确性具有重要意义。 卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，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成果

2025-01-21 约2.61千字 5页立即下载