基于深度学习的无人机影像自动识别方法.pdf

基于深度学习的表面缺陷自动识别方法研究.docx 基于深度学习的表面缺陷自动识别方法研究 基于深度学习的表面缺陷自动识别方法研究一、深度学习概述 深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，它通过构建多层神经网络模型，让计算机自动学习数据中的特征和模式。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功，成为当前领域的核心技术之一。 1.1深度学习的发展历程 深度学习的发展可以追溯到20世纪40年代，当时科学家们开始研究人工神经网络。在随后的几十年里，神经网络经历了多次兴衰。直到20世纪80年代，反向传播算法的出现，使得神经网络的训练变得更加高效，神经网络再次受到关注。然而，由于计算资源的限制和数据的匮乏，神经网络在当时并没

2024-11-05 约6.63千字 14页立即下载

基于深度学习的织物纹理分类自动识别方法.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 112966637 A (43)申请公布日 2021.06.15 (21)申请号 202110301616.2 (22)申请日 2021.03.22 (71)申请人常州

2023-06-07 约8.65千字 7页立即下载

基于深度学习的织物花型分类自动识别方法.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 112966769 A (43)申请公布日 2021.06.15 (21)申请号 202110301643.X (22)申请日 2021.03.22 (71)申请人常州

2023-06-10 约9.18千字 7页立即下载

一种无人机RFID自动识别装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)实用新型专利 (10)授权公告号 CN 213473539 U (45)授权公告日 2021.06.18 (21)申请号 202021739239.8 B64D 47/00 (2006.01)

2023-03-07 约8.64千字 9页立即下载

救援无人机自动识别抓取AED装置的控制方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117115684 A (43)申请公布日 2023.11.24 (21)申请号 202310910333.7 G06V 10/46 (2022.01)

2023-11-24 约1.71万字 13页立即下载

基于改进HTC深度学习方法的无人机影像单木树冠分割与信息提取.docx 基于改进HTC深度学习方法的无人机影像单木树冠分割与信息提取一、引言随着无人机技术的迅猛发展，其在林业资源管理、森林监测等领域的应用越来越广泛。其中，单木树冠的分割与信息提取是无人机影像处理的重要环节。传统的树冠分割方法往往依赖于复杂的图像处理算法和人工设定的阈值，不仅处理过程繁琐，而且准确度不高。因此，如何有效地对无人机影像进行单木树冠分割与信息提取成为当前研究的热点。近年来，深度学习技术在图像分割与信息提取领域取得了显著成效。本文基于改进的HTC（HierarchicalTask-BasedClassification）深度学习方法，研究无人机影像的单木树冠分割与信息提取。二、文献综

2025-02-19 约4.88千字 10页立即下载

基于深度学习的无人机影像特定目标检测技术：挑战、方法与应用.docx 基于深度学习的无人机影像特定目标检测技术：挑战、方法与应用一、引言 1.1研究背景与意义 1.1.1无人机技术发展与应用近年来，无人机技术取得了突飞猛进的发展，凭借其成本低、机动性强、操作灵活等优势，在众多领域得到了广泛应用。在农业领域，无人机可用于农田监测、农药喷洒等任务，通过获取高分辨率的农田影像，分析农作物的生长状况，实现精准农业，提高农业生产效率和质量。例如，利用无人机搭载多光谱相机，能够快速检测出农作物的病虫害情况，及时采取防治措施，减少农作物损失。在电力巡检方面，无人机能够高效地对电力线路进行巡查，快速发现线路故障和安全隐患，避免人工巡检的诸多不便和风险。无人机可以轻松到达

2025-03-17 约4.48万字 34页立即下载

基于深度学习的无人机侦察图像目标识别.pptx 基于深度学习的无人机侦察图像目标识别;引言 深度学习理论基础 无人机侦察图像获取与处理 基于深度学习的目标识别方法实验结果与分析总结与展望;引言;;国内外研究现状;;深度学习理论基础;;;;;无人机侦察图像获取与处理;;;;基于深度学习的目标识别方法;通过选择性搜索或EdgeBoxes等方法生成候选区域，再对候选区域进行分类和回归，如R-CNN、FastR-CNN和FasterR-CNN等。;;;实验结果与分析;实验环境;;;总结与展望;;;感谢观看

2024-07-13 约小于1千字 27页立即下载

基于深度学习的无人机目标识别论文.docx 基于深度学习的无人机目标识别论文摘要：随着无人机技术的飞速发展，无人机在军事、民用领域的应用日益广泛。无人机目标识别作为无人机任务执行的关键环节，其准确性和实时性对于任务的成功至关重要。本文旨在探讨基于深度学习的无人机目标识别技术，分析其优势、挑战以及未来发展趋势。通过对深度学习在无人机目标识别中的应用进行深入研究，为无人机目标识别技术的优化和发展提供理论支持和实践指导。关键词：深度学习；无人机；目标识别；图像处理；实时性一、引言（一）无人机目标识别的重要性 1.内容一：军事领域的重要性 1.1无人机在军事侦察、监视和打击任务中的核心作用。 1.2提高战场态势感知能力，为指挥决

2025-04-16 约3.8千字 9页立即下载

基于深度学习的无人机倾斜摄影测量像控点自动布设与识别关键技术研究.docx 基于深度学习的无人机倾斜摄影测量像控点自动布设与识别关键技术研究一、引言 1.1研究背景与意义近年来，无人机倾斜摄影测量技术在测绘领域取得了显著的发展，成为获取地理空间信息的重要手段之一。该技术通过在无人机平台上搭载多个不同角度的相机，从垂直、倾斜等多个方向同时采集地面物体的影像信息，从而能够获取丰富的地物顶面及侧面纹理信息，生成逼真的三维实景模型。这种技术突破了传统正射影像只能从垂直视角拍摄的局限，为城市规划、国土资源调查、应急救灾、文化遗产保护等众多领域提供了更加全面、准确的地理信息数据支持。在无人机倾斜摄影测量中，像控点起着至关重要的作用。像控点是在地面上具有精确坐标的控制点，其

2025-03-02 约3.47万字 27页立即下载

基于无人机高清数码影像的大豆苗数识别与计数方法研究.docx 基于无人机高清数码影像的大豆苗数识别与计数方法研究一、引言随着科技的不断进步，无人机技术已广泛应用于农业领域，为农业生产带来了革命性的变革。其中，基于无人机高清数码影像的大豆苗数识别与计数方法，为农业生产提供了高效、准确的解决方案。本文旨在研究并探讨基于无人机高清数码影像的大豆苗数识别与计数的有效方法，以期为农业生产提供新的思路和方法。二、研究背景与意义大豆作为我国重要的农作物之一，其种植面积和产量对农业生产和国民经济具有重要影响。然而，传统的作物生长监测和统计方法通常依赖于人工观测和计算，这种方式效率低下，易受人为因素影响，难以实现快速、准确的苗数统计。因此，基于无人机高清数码影像的

2025-05-15 约3.22千字 8页立即下载

一种基于深度学习的机场出发层违章车辆自动识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114821490 A (43)申请公布日 2022.07.29 (21)申请号 202111642183.3 G06V 10/82 (2022.01)

2023-05-14 约1.58万字 15页立即下载

基于深度学习的药盒自动识别系统的设计与实现.docx PAGE2 摘要现代化的科技发展，造就了一批又一批新的技术出现，而人工智能也成为了这个新时代的主力军，源源不断的产生新产能来赋予社会前进的力量。而在人工智能领域里，有许多不同类型的分支，但目前主要的分支且应用最广的分支当属深度学习，因为深度学习的神经网络在图像处理与识别方面具有很好的性能效果。并且由于现代化的高速发展，很多医疗设施已经引进了人工智能前沿的技术，但是药房智能化却是进步缓慢，主要还是以人工运作之多。如果能结合深度学习智能化药盒识别流程，这样能够大大提高药房的药物分发效率。在此背景下，本文对基于深度学习的药盒识别系统这一课题进行了研究，也就是在药盒识别中采用深度学

2025-01-06 约4.21万字 49页立即下载

基于深度学习的视频内容自动识别与分析研究 .pdf 基于深度学习的视频内容自动识别与分析研究近年来，随着互联网技术的快速发展和智能设备的广泛应用，视频内容的丰富性和数量呈现出爆炸式的增长。面对海量的视频数据，传统的人工分析方法已经无法满足需求，因此基于深度学习的视频内容自动识别与分析成为热门的研究方向。 深度学习技术是一种模仿人脑神经网络结构和功能的人工智能技术。它通过训练大量的样本数据，不断调整神经网络的权重和参数，实现对复杂数据的辨识和分析能力。在视频内容自动识别 和分析的研究中，深度学习技术的应用呈现出巨大的优势。首先，深度学习技术能够有效地从视频中提取特征。视频数据是一种时间序列数据，包含了丰富的视觉和语音信息。传统的

2024-12-10 约1.31千字 2页立即下载

基于深度学习的管道破损图像自动识别论文.docx 基于深度学习的管道破损图像自动识别论文摘要：随着工业自动化程度的不断提高，管道作为输送流体的重要设施，其安全运行对于工业生产具有重要意义。然而，管道在长期运行过程中容易出现破损，导致泄漏、爆炸等严重事故。因此，对管道破损的早期识别和预警成为保障管道安全运行的关键。近年来，深度学习技术在图像识别领域的应用取得了显著成果，为管道破损图像的自动识别提供了新的思路。本文旨在探讨基于深度学习的管道破损图像自动识别方法，以提高管道安全监测的效率和准确性。关键词：深度学习；管道破损；图像识别；自动识别 一、引言（一）管道破损的危害及识别的重要性 1.内容一：管道破损的危害 1.1管道破损可能导致

2025-04-07 约3.46千字 8页立即下载