基于深度学习的流式实时语音识别方法.pdf

基于深度学习的流式实时语音激活检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114550753 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210135633.8 G10L 25/03 (2013.01)

2023-05-08 约5.35千字 6页立即下载

基于深度学习的智慧校园语音识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114550706 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210157019.1 (22)申请日 2022.02.21 (71)申请人苏州市职业大学地址 215000

2023-05-10 约1.46万字 12页立即下载

基于深度学习的滑坡识别方法.docx 基于深度学习的滑坡识别方法 一、引言滑坡是一种常见的自然灾害，其发生往往伴随着巨大的经济损失和人员伤亡。因此，滑坡的早期识别和预警显得尤为重要。传统的滑坡识别方法主要依赖于人工巡查和经验判断，这种方法效率低下且易受人为因素影响。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的滑坡识别方法逐渐成为研究热点。本文将介绍一种基于深度学习的滑坡识别方法，以提高滑坡识别的准确性和效率。二、深度学习在滑坡识别中的应用 深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现对复杂数据的自动学习和分析。在滑坡识别中，深度学习可以通过对大量卫星遥感图像、地面照片等数据进行学习，提取出与滑坡相关的特征信息，从

2025-03-03 约4.05千字 8页立即下载

一种基于深度学习的无人驾驶语音识别方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114566146 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210123370.9 (22)申请日 2022.02.09 (71)申请人南京信息职业技术学

2023-05-09 约9.6千字 10页立即下载

一种基于CapCNN的实时语音情感识别方法及应用装置.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 113362857 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110663975.2 (22)申请日 2021.06.15 (71)申请人厦门大学地址 36

2023-06-16 约1.22万字 9页立即下载

基于深度学习YOLO模型的口罩识别方法设计.pdf 湖南商务职业技术学院毕业设计目录 1引言1 1.1项目背景和意义1 1.2项目的目的和目标1 2相关技术与工具介绍2 2.1数据采集技术2 2.2深度学习模型概述2 2.3目标检测技术介绍3 2.4PYQT5框架技术3 2.5开发环境与工具4 2.5.1Python简介4 2.5.2PyCharm开发工具的简介5 2.5.3第三方库简介5 2.5.4Pytorch等深度学习框架6 3方法设计与实现7 3.1数据集收集与预处理7 3.1.1数据集的获取7 3.1.2数据集预处理8 3.2深度学习模型选择与设计10 3.2.1深度学习模型的选择10 3.2.2模型的设计10 3.3模型的编译与训

2025-02-18 约1.42万字 19页立即下载

基于深度学习的矿岩识别方法论文.docx 基于深度学习的矿岩识别方法论文摘要：随着我国矿产资源开发的不断深入，矿岩识别技术在矿产资源勘探与开采中扮演着越来越重要的角色。传统的矿岩识别方法存在效率低、准确性不足等问题。近年来，深度学习技术在图像识别领域的广泛应用为矿岩识别提供了新的思路。本文针对矿岩识别的难点，提出了基于深度学习的矿岩识别方法，并对该方法进行了实验验证，结果表明，该方法具有较高的识别准确率和效率。关键词：矿岩识别；深度学习；图像识别；神经网络一、引言（一）矿岩识别技术的重要性 1.内容一：矿产资源勘探与开采的基石 1.1矿岩识别是矿产资源勘探的重要环节，通过对矿岩类型的准确识别，可以帮助地质工作者更好地评估

2025-03-29 约4.95千字 11页立即下载

基于深度学习的葡萄叶片病害识别方法研究.docx 基于深度学习的葡萄叶片病害识别方法研究一、引言随着农业科技的不断发展，植物病害的早期识别和防治已成为提高农作物产量和质量的关键。葡萄作为一种广泛种植的水果，其叶片病害的准确识别对于葡萄的生长和产量至关重要。近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了显著成果，为植物病害识别提供了新的解决方案。本文旨在研究基于深度学习的葡萄叶片病害识别方法，以提高识别的准确性和效率。二、深度学习在葡萄叶片病害识别中的应用 1.数据采集与预处理我们需要收集大量的葡萄叶片图像，包括健康叶片和患病叶片。这些图像应涵盖不同的病害类型、生长阶段和环境条件。为了提高模型的泛化能力，数据集应尽可能丰富和多样化。在数据预处

2025-03-09 约小于1千字 2页立即下载

基于深度学习的嵌入式端煤矸识别方法研究.docx 基于深度学习的嵌入式端煤矸识别方法研究一、引言在煤矿开采和煤炭工业中，煤矸识别是一项重要的任务。传统的煤矸识别方法主要依赖于人工或简单的机器视觉技术，但这些方法往往效率低下且准确度不高。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的煤矸识别方法逐渐成为研究热点。本文旨在研究基于深度学习的嵌入式端煤矸识别方法，以提高煤矸识别的准确性和效率。二、相关技术及背景 深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人脑神经网络的工作方式，对大量数据进行学习和分析，从而实现对复杂问题的解决。在煤矸识别中，深度学习可以通过对煤矸图像的学习和分析，提取出煤矸的特征，从而实现准确识别。嵌入式端技术是指将计算机系统集成到小型

2025-01-27 约3.98千字 9页立即下载

基于深度学习ResNet模型的商品识别方法设计.pdf 湖南商务职业技术学院毕业设计目录 1引言1 1.1项目的需求1 1.2项目的目标和效果1 2相关技术与工具介绍2 2.1ResNet残差神经网络原理2 2.2深度学习Resnet模型介绍2 2.3模型分类介绍2 2.4Web框架技术（Flask）3 2.5开发环境与工具3 2.5.1Python简介3 2.5.2PyCharm开发工具的简介3 2.5.3第三方库简介4 2.5.4Tensorflow简介4 3方法设计与实现5 3.1数据集收集与预处理5 3.1.1数据集的获取5 3.1.2切分训练集与测试集6 3.1.3数据集的预处理和数据增强7 3.2深度学习模型选择与设计8 3.2.1深

2025-02-19 约1.32万字 17页立即下载

基于深度学习ResNet模型的手势识别方法设计.pdf 湖南商务职业技术学院毕业设计目录 1引言1 1.1项目的契机与需求1 1.1项目的预期结果1 2技术与工具的解析2 2.1数据的获取2 2.2ResNet模型的原理与应用2 2.3FlaskWeb框架3 2.5项目实施的环境4 2.5.1Python语言的特性4 2.5.2PyCharm开发工具的使用4 2.5.3辅助开发的第三方库介绍5 2.5.4PyTorch框架的应用5 3实施流程与步骤6 3.1数据集收集与处理6 3.1.1如何搜集数据集6 3.1.2如何进行数据预处理7 3.2深度学习模型的选型与构建8 3.2.1如何选择深度学习模型8 3.2.2ResNet模型的构建和设计9 3

2025-02-19 约1.23万字 16页立即下载

基于深度学习R-CNN模型的口罩识别方法设计.pdf 湖南商务职业技术学院毕业设计目录 1引言1 1.1项目背景和意义1 1.2项目的目的和目标1 2相关技术与工具介绍2 2.1数据采集技术2 2.2深度学习模型概述2 2.3目标检测技术介绍2 2.4Web框架技术3 2.5开发环境与工具3 2.5.1Python简介3 2.5.2PyCharm开发工具的简介4 2.5.3第三方库简介5 2.5.4Tensorflow简介5 3方法设计与实现6 3.1数据集收集与预处理6 3.1.1数据集的获取6 3.1.2数据集预处理7 3.2深度学习模型选择与设计8 3.2.1深度学习模型的选择8 3.2.2模型的设计9 3.3模型的编译与训练10 3.4

2025-02-21 约1.66万字 19页立即下载

基于深度学习VGGNet模型的车型识别方法设计.pdf 湖南商务职业技术学院毕业设计目录 1引言1 1.1项目背景和意义1 1.2项目的目的和目标1 2相关技术与工具介绍2 2.1数据采集技术2 2.2深度学习模型概述2 2.3图像分类技术介绍3 2.4Web框架技术（Flask）3 3开发环境与工具3 3.1Python简介4 3.2PyCharm开发工具的简介4 3.3第三方库简介6 3.4Pytorch深度学习框架7 4数据集的获取与预处理7 4.1数据集的获取7 4.2数据集预处理9 5深度学习模型选择与设计10 5.1模型的选择10 5.2模型的设计11 5.3模型的编译12 5.4模型的训练12 5.5模型的评估13 5.6模型的优化

2025-02-22 约1.39万字 20页立即下载

基于深度学习VGGNet模型的手势识别方法设计.pdf 湖南商务职业技术学院毕业设计目录 1引言1 1.1项目背景1 1.2开发环境与工具2 1.2.1Python简介2 1.2.2PyTorch简介3 1.2.3Python第三方库简介4 2需求分析4 2.1可行性需求分析4 2.2数据集采集功能分析5 2.3关键技术分析5 2.3.1数据采集技术5 2.3.2数据集预处理技术6 2.3.3VGG16原理6 2.3.4Web框架技术（Flask）7 3数据集介绍7 3.1手语MNIST数据集介绍7 3.2数据集获取分析8 3.3编程实现8 4数据集处理9 4.1数据预处理9 4.2数据增强10 5模型构建及评估分析11 5.1模型构建11 5.

2025-02-21 约1.84万字 22页立即下载

基于深度学习的微震震相识别方法研究.docx 基于深度学习的微震震相识别方法研究一、引言随着深度学习技术的发展和地球科学领域的深入探索，微震事件研究日益成为地质监测、矿区勘探及地震预报的重要手段。准确、迅速的识别微震震相信息对于揭示地震活动和地壳构造的内在联系，保障采矿工程及灾害防治具有重要意义。传统的震相识别方法大多基于信号特征的手工提取，受制于经验依赖和人工干预，难以满足日益增长的数据处理需求。因此，本文提出了一种基于深度学习的微震震相识别方法，旨在通过机器学习技术自动提取微震信号特征，提高识别效率和准确性。二、微震震相识别的重要性微震事件是地壳中发生的微小地震活动，其震相信息反映了地壳内部的结构和应力状态。准确识别微震震相，

2025-03-03 约2.13千字 4页立即下载