基于深度学习的单脉冲激光雷达回波特征提取方法.pdf

基于深度学习的行人重识别特征提取方法研究.pdf 哈尔滨理工大学电子信息硕士学位论文 基于深度学习的行人重识别特征提取方法研究摘要近年来，公共安全问题日益引人关注，在此背景下行人重识别技术成为了解决公共安全问题的关键技术，然而，由于物体遮挡、背景干扰等复杂环境使得行人重识别研究面临各种挑战，上述问题会导致网络模型特征提取的精确度降低，进而影响行人重识别任务的准确率。本文基于行人重识别特征提取，针对物体遮挡和背景干扰情况分别开展如下研究：（1）针对物体遮挡，本文提出一种基于改进ConvNeXt网络的行人重识别特征提取方法，提高对行人细节特征信息的提取能力，从而解决物体遮挡问题。该网络采用ConvNeXt网络作为骨干网络，同时去

2025-06-11 约11.41万字 73页立即下载

强对流天气雷达回波特征提取及预报方法研究的开题报告.docx 强对流天气雷达回波特征提取及预报方法研究的开题报告开题报告题目：强对流天气雷达回波特征提取及预报方法研究一、研究背景和意义强对流天气是一种常见的天气灾害，具有短时强降雨、冰雹、强风等危害性。为了及时预警和减轻灾害损失，需要开展强对流天气的监测和预报工作。雷达是一种常用的强对流天气监测手段，其能够实时、高分辨率地提供三维空间内降水反射率的信息，对于监测和分析强对流天气的演化过程具有重要作用。雷达回波特征提取是了解强对流天气的关键环节，对于预报强对流天气的发生时间、强度和持续时间都具有重要意义。此外，为了提高雷达回波的质量和准确性，还需要有效的去除非气象因素的影响，如地形、衍射等。因此

2023-12-07 约小于1千字 2页立即下载

一种基于脉冲事件的时间表面特征提取方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114462527 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210107313.1 (22)申请日 2022.01.28 (71)申请人杭州电子科技大学地址 31001

2023-05-05 约1.51万字 12页立即下载

低信噪比Gm-APD激光雷达回波信号深度估计方法研究.docx 低信噪比Gm-APD激光雷达回波信号深度估计方法研究一、引言在近年来激光雷达技术的迅猛发展中，Geiger-Mode雪崩光电二极管（Gm-APD）因其出色的光子检测能力和噪声抑制性能在各种场景下广泛应用。然而，低信噪比的环境下，对Gm-APD激光雷达回波信号的深度估计提出了巨大挑战。如何从这种噪声环境下精确提取有效的深度信息成为了众多学者研究的焦点。本文就如何针对低信噪比环境下Gm-APD激光雷达回波信号的深度估计方法展开深入研究。二、研究背景与意义随着激光雷达技术的不断发展，其在自动驾驶、无人驾驶、机器人导航等领域的应用越来越广泛。然而，在复杂的环境中，如夜间、雾天或强光干扰等情况下

2025-04-14 约5.2千字 10页立即下载

一种激光雷达大动态范围回波接收方法、系统及激光雷达.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114814795 A (43)申请公布日 2022.07.29 (21)申请号 202210204679.0 (22)申请日 2022.03.02 (71)申请人深圳砺剑天眼科技有

2023-05-12 约1.36万字 11页立即下载

基于时空深度学习模型的天气雷达回波外推方法研究.docx 基于时空深度学习模型的天气雷达回波外推方法研究一、引言随着科技的不断进步，天气预报的准确度对于人们的生产生活具有越来越重要的意义。天气雷达作为现代气象观测的重要手段之一，其回波数据的处理与分析对于提高天气预报的准确度具有关键作用。传统的天气雷达回波处理方法主要依赖于物理模型和统计方法，但这些方法往往难以处理复杂的非线性关系和时空变化。近年来，基于深度学习的时空预测模型在多个领域取得了显著的成果，因此，本文提出了一种基于时空深度学习模型的天气雷达回波外推方法，旨在提高天气预报的准确性和可靠性。二、相关工作在过去的几十年里，天气雷达回波的处理与分析一直是气象学和地球物理学领域的研究热点。传

2025-03-22 约4.89千字 10页立即下载

基于深度学习的高光谱和激光雷达4D防抖融合方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114882329 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210394912.6 G06N 3/04 (2006.01)

2023-05-18 约1.11万字 10页立即下载

基于深度学习的车载激光雷达点云目标识别方法研究.docx 基于深度学习的车载激光雷达点云目标识别方法研究一、引言随着自动驾驶技术的快速发展，车载激光雷达（LiDAR）系统在智能交通领域得到了广泛应用。LiDAR技术能够实时获取周围环境的点云数据，为车辆提供精确的环境感知信息。然而，如何从海量的点云数据中准确识别出目标物体，是自动驾驶技术面临的重要挑战。本文旨在研究基于深度学习的车载激光雷达点云目标识别方法，以提高目标识别的准确性和效率。二、相关技术背景 2.1激光雷达（LiDAR）技术 激光雷达是一种主动式传感器，通过向周围环境发射激光束并接收反射回来的光信号，从而获取物体的距离、位置和形状等信息。LiDAR技术具有高精度、高分辨率和远距离探测

2025-06-07 约5.03千字 10页立即下载

基于深度学习的心电信号特征提取与融合：方法创新与应用探索.docx 基于深度学习的心电信号特征提取与融合：方法创新与应用探索一、引言 1.1研究背景与意义 1.1.1心电信号研究的重要性心血管疾病已成为全球范围内威胁人类健康的主要疾病之一，具有高发病率、高死亡率和高致残率的特点。世界卫生组织（WHO）的数据显示，心血管疾病每年导致的死亡人数在全球总死亡人数中占据相当大的比例。早期准确地诊断心血管疾病对于及时治疗和改善患者预后至关重要。心电信号作为反映心脏电生理活动的生物电信号，包含了丰富的心脏生理和病理信息。通过对心电信号的分析，医生能够检测出各种心律失常、心肌缺血、心肌梗死等心脏疾病，为临床诊断和治疗提供重要依据。例如，心电图检查是临床上诊断心血管

2025-03-28 约4.72万字 36页立即下载

2025-02-27 约8.2千字 18页立即下载

2025-04-05 约4.53万字 74页立即下载

基于深度学习的通信辐射源特征提取与个体识别方法研究.docx 基于深度学习的通信辐射源特征提取与个体识别方法研究一、引言随着通信技术的快速发展，通信辐射源的识别与特征提取在军事、安全、情报等领域具有极其重要的应用价值。传统的通信辐射源特征提取与个体识别方法往往依赖于人工设计的特征提取算法，然而这种方法不仅效率低下，而且难以应对复杂多变的通信环境。近年来，深度学习技术的崛起为通信辐射源特征提取与个体识别提供了新的思路和方法。本文旨在研究基于深度学习的通信辐射源特征提取与个体识别方法，为相关领域提供理论支撑和技术支持。二、深度学习理论基础 深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其通过模拟人脑神经元的工作方式，实现对复杂数据的分析和处理。在通信领域，

2025-04-30 约4.35千字 9页立即下载

一种基于深度学习特征提取的胃癌蛋白质组学分型框架识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114550831 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210175784.6 (22)申请日 2022.02.24 (71)申请人重庆邮电大学地址 400065

2023-05-07 约1.47万字 14页立即下载

基于深度学习的声纹特征提取和识别技术研究 .pdf 基于深度学习的声纹特征提取和识别技术研究随着人工智能技术的不断发展，声纹识别技术也愈发成为了热门的研究方向。作为新兴的生物特征识别技术，声纹识别技术因为具备高度准确性、高效性和易用性等优势而备受欢迎。本文将介绍基于深度学习的声纹特征提取和识别技术，并概述一些当前存在的挑战和发展趋势。一、声纹技术原理声纹识别技术是一种生物特征识别技术，其原理是通过分析讲话人的声音信号所产生的语音波形和谐波等特征，从而对讲话人进行认证或识别。声纹识别技术相较于传统的人脸识别和指纹识别技术而言，具备了更为稳定和准确的特征，可以应用于智能语音助手、语音支付、电话银行验证、出入口门禁的开启等众多领域

2024-12-02 约1.52千字 2页立即下载

基于深度学习的语音特征提取论文.docx 基于深度学习的语音特征提取论文摘要：随着人工智能技术的不断发展，深度学习在语音特征提取领域取得了显著的成果。本文旨在探讨基于深度学习的语音特征提取方法，分析其优势和应用，为语音识别、语音合成等领域的进一步研究提供参考。关键词：深度学习；语音特征提取；语音识别；语音合成一、引言（一）深度学习在语音特征提取中的优势 1.内容一：高维特征表示能力（1）深度学习模型能够自动提取语音信号中的高维特征，如频谱、倒谱等，使特征表示更加丰富，有助于提高语音识别的准确率。（2）通过多层神经网络，深度学习模型能够捕捉到语音信号中的细微变化，从而提高特征提取的鲁棒性。（3）深度学习模型在处理非线性问题

2025-04-11 约5.16千字 11页立即下载