基于图卷积神经网络的单目深度估计方法.pdf

一种基于全卷积神经网络的单目三维手势估计方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114882524 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210397216.0 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 2022.04.1

2023-05-18 约1.48万字 14页立即下载

基于卷积神经网络的人群密度估计方法的深度剖析与创新应用.docx 一、引言 1.1研究背景与意义随着城市化进程的飞速发展，公共场所的人群聚集现象日益频繁。在大型商场、车站、体育场馆、旅游景点等人员密集场所，人群的高密度聚集给安全管理和城市规划带来了严峻的挑战。例如，2014年12月31日上海外滩陈毅广场发生的拥挤踩踏事件，造成了重大人员伤亡和财产损失，这一悲剧凸显了准确掌握人群密度信息对于预防安全事故的重要性。准确的人群密度估计可以为安全管理提供关键依据，帮助管理人员及时发现潜在的安全隐患，采取有效的疏导和控制措施，从而避免类似悲剧的发生。在城市规划领域，人群密度估计也发挥着重要作用。通过对不同区域人群密度的长期监测和分析，城市规划者能够了解

2025-02-17 约4.54万字 34页立即下载

基于卷积神经网络的光场图像深度估计：方法、优化与应用探索.docx 基于卷积神经网络的光场图像深度估计：方法、优化与应用探索一、引言 1.1研究背景与意义在计算机视觉领域，光场图像深度估计一直是备受瞩目的研究热点。光场成像技术作为一种新兴的三维成像技术，与传统成像方式相比，有着本质上的区别。传统相机只能记录光线的光强信息，获取到的是一个二维的平面图像，无法直接获取场景深度信息。而光场成像不仅可以获取光线的光强信息，还能够捕获光线在传播过程中的四维位置和方向信息。这使得光场相机通过单次曝光就能记录三维场景的空间、视角等丰富的四维光场信息，具备“先拍摄，后对焦”的独特优势。基于这些优势，光场成像技术可实现数字重聚焦、合成孔径、获取大景深图像以及三维重建

2025-05-02 约4.03万字 31页立即下载

基于图神经网络和双分支编码的单目图像深度估计研究.pdf 华中科技大学硕士学位论文摘要 单目图像深度估计旨在从单张图像中恢复出像素级别的深度信息，其在机器人导航和增强现实等领域有着广阔的应用前景。然而，要让单目图像深度估计真正适用于现实的应用，现有方法仍然存在如下问题：首先，现有基于深度神经网络的方法通过深层网络进行特征提取，但是在深层网络的编码和解码过程中难以保留和利用边缘细节信息，从而产生模糊的边缘。其次，现有基于卷积神经网络或Transformer的方法受限于有限感受野和空间归纳偏置，导致现

2025-02-28 约10.6万字 67页立即下载

基于卷积神经网络的信号DOA估计研究.pdf 中文摘要波达方向(DirectionofArrival,DOA)估计一直是阵列信号处理领域的经典问题，波达方向估计广泛地应用于无线通信、导航、国防航空、射电天文等领域。然而在实际工程应用中，传统DOA估计算法往往受到信号特性、阵列误差等因素影响。近年来由于深度学习技术的迅猛发展，由于深度学习技术具有速度快、精度高和鲁棒性强的特点，使用深度学习技术来进行DOA估计吸引了大量的学者进行研究。然而使用深度学习技术对考虑实际情况下存在的干扰因素的DOA估计研究不多。针对实际环境中存在的特殊信号和接收信号阵列存在干扰的问题，本文提出了一种基于卷积神经网络的DOA估计算法，以及针对存在阵列

2025-03-27 约9.08万字 57页立即下载

基于改进的全卷积神经网络的物体六自由度姿态估计方法研究.pdf 摘要摘要强现实、机械臂抓取、自动驾驶等领域的重要输入，目前受到广泛关注。现有的 6Dof姿态估计技术高度依赖于额外的传感器，且难以在光照变化明显、严重遮挡等条件下稳定精确地恢复目标物体姿态。针对以上问题，本文设计了一种姿态估计系统，该系统以单幅彩色图像为输入，以目标物体的6Dof姿态为输出，旨在为各类下游技术提供高精度姿态信息。主要研究内容如下： (1)针对3D物体映射到2D图像过程中产生的信息降维导致难以估计出物体精确姿态的问题，本文设计

2024-10-25 约8.72万字 68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

一种基于多列卷积神经网络的车辆密度估计的方法及装置.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 113392817 A (43)申请公布日 2021.09.14 (21)申请号 202110935837.5 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 20

2023-06-20 约1.4万字 13页立即下载

一种基于卷积时间记忆神经网络的锂电池容量估计方法.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 112986830 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110434835.8 (22)申请日 2021.04.22 (71)申请人湖北工业大学地址

2023-06-07 约1.09万字 10页立即下载

基于结构重参数化的深度可分离卷积神经网络.docx PAGE 1- 基于结构重参数化的深度可分离卷积神经网络 一、引言在图像识别和计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）因其强大的特征提取和分类能力而成为主流模型。然而，随着模型层数的增加，传统的卷积神经网络在计算复杂度和参数数量上会急剧增加，导致训练和推理效率低下。为了解决这一问题，研究者们提出了多种结构重参数化技术，旨在通过减少模型参数数量和计算复杂度来提高卷积神经网络的效率和泛化能力。其中，深度可分离卷积神经网络（DeepSeparableConvolutionalNeuralNetworks，DSCNN）作为一种新型卷积神经网络架构，通过将卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积两个步骤，显著降

2025-01-18 约2.08千字 4页立即下载

基于深度卷积神经网络的图像去噪研究.docx PAGE 1- 基于深度卷积神经网络的图像去噪研究一、1.图像去噪背景与意义 (1)图像去噪是图像处理领域中的一个重要课题，其主要目的是消除或减轻图像中由于噪声干扰而引入的瑕疵。在现实世界中，由于传感器性能、传输过程中的信号衰减、环境因素等，图像往往会受到不同程度的噪声影响。这些噪声不仅影响了图像的视觉效果，还可能对图像的后续处理和应用产生负面影响。例如，在遥感图像处理、医学影像分析、自动驾驶等领域，高噪声的图像会直接影响任务的准确性和效率。因此，图像去噪技术在提升图像质量、提高后续处理性能方面具有重要意义。 (2)随着计算机技术的飞速发展，图像去噪技术也取得了显著进步。从传统的滤波算法到基

2025-01-18 约2.57千字 5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

基于深度卷积神经网络与哈希的图像检索.pptx 基于深度卷积神经网络与哈希的图像检索汇报人：2024-01-29 CATALOGUE目录引言相关工作基于深度卷积神经网络的图像特征提取基于哈希的图像检索方法实验与分析结论与展望 01引言传统的图像检索方法基于文本标注或手动特征提取，这些方法存在主观性、效率低下和语义鸿沟等问题。因此，研究基于内容的图像检索方法具有重要意义。互联网和社交媒体的快速发展导致图像数据爆炸式增长，如何有效地管理和检索这些图像数据成为一个重要问题。图像检索技术在多媒体信息检索、计算机视觉、模式识别等领域具有广泛应用，如相似图像搜索、图像标注、图像分类等。研究背景与意义基于内容的图像检索（Content-BasedIm

2024-06-18 约3.27千字 26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

基于深度卷积神经网络的图像分类.docx MACROBUTＴONＭTEｄｉｔEquaｔioｎSeｃtiｏn２SＥQＭTEqn\r＼h＼＊MＥRGEＦOＲMAＴＳＥＱMＴSｅc＼ｒ1\h\＊MERＧEFORMATSＥQMTChａp＼r1\h＼*ＭＥRGEFOＲMAT SHAＮGHAIＪＩAOTＯNGUNＩVERSITＹ论文题目:基于卷积神经网络得自然图像分类技术研究姓名:高小宁专业:控制科学与工程 基于卷积神经网络得自然图像分类技术研究摘要:卷积神经网络已在图像分类领域取得了很好得效果,但其网络结构及参数得选择对图像分类得效果和效率有较大得影响。为改善卷积网络得图像分类性能,本文对卷积神经网络模型进行了详细得理论分析,并通过大量

2025-05-14 约1.76万字 33页立即下载