基于Faster R-CNN的肺结节检测算法的实现.doc

基于改进Faster_R-CNN算法的小目标检测研究.pdf 基于改进FasterR-CNN算法的小目标检测研究摘要目标检测是计算机视觉领域中的一个非常重要研究方向。作为目标检测诸多难点之一，小目标检测大量存在于现实场景中，广泛应用于自动驾驶、智慧医疗、缺陷检测和航拍图像分析等诸多领域。然而，随着深度学习的进一步发展，目标检测依旧有一些有待解决的问题在一定程度上影响发展，其中一个难题是对小目标的检测效果欠佳。为了有效解决小目标检测性能差的问题，本文基于FasterR-CNN算法探讨了小目标检测精度不高的原因，并选用了三种有效的手段，以提高检测效率和准确性。这三种方法分别是数据增强、特征融合网络的改进、后处理算法的改进来改进小目标检测算法，

2025-05-22 约8.9万字 58页立即下载

基于Faster R-CNN改进的小目标检测方法.docx 基于FasterR-CNN改进的小目标检测方法一、引言在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的研究方向。随着深度学习技术的发展，卷积神经网络在目标检测领域取得了显著的进步。然而，对于小目标的检测仍然是一个具有挑战性的问题。小目标由于尺寸小、特征不明显，往往在图像中难以被准确检测。因此，本文提出了一种基于FasterR-CNN改进的小目标检测方法，以提高小目标的检测精度和效率。二、相关工作 FasterR-CNN是一种常用的目标检测算法，它通过改进区域提议网络（RPN）和卷积神经网络（CNN）的融合，实现了更高的检测速度和准确度。然而，对于小目标的检测，FasterR-CNN仍然存在一些问题

2025-06-07 约4.79千字 9页立即下载

基于Faster R-CNN算法的输电线路绝缘子缺陷检测研究.docx 基于FasterR-CNN算法的输电线路绝缘子缺陷检测研究一、引言随着电力系统的快速发展，输电线路的维护和检修工作显得尤为重要。其中，绝缘子是输电线路中不可或缺的组成部分，其性能直接关系到电力系统的安全稳定运行。因此，对输电线路绝缘子缺陷的检测成为了电力行业的重要任务。传统的绝缘子缺陷检测方法主要依赖于人工巡检，但这种方法效率低下，且易受人为因素影响。近年来，计算机视觉和深度学习技术的发展为绝缘子缺陷检测提供了新的解决方案。本文基于FasterR-CNN算法，对输电线路绝缘子缺陷检测进行研究。二、FasterR-CNN算法概述 FasterR-CNN是一种用于目标检测的深度学习算法，其核

2025-03-19 约小于1千字 2页立即下载

基于Faster R-CNN算法的输电线路绝缘子缺陷检测研究.docx 基于FasterR-CNN算法的输电线路绝缘子缺陷检测研究一、引言随着电力系统的快速发展，输电线路的维护和检修工作显得尤为重要。其中，绝缘子是输电线路中不可或缺的组成部分，其工作状态直接影响到电力系统的安全运行。因此，对输电线路绝缘子缺陷的检测成为了维护工作的重点。传统的绝缘子缺陷检测方法主要依赖人工巡检，不仅效率低下，而且易受人为因素影响。近年来，计算机视觉和深度学习技术的发展为绝缘子缺陷检测提供了新的解决方案。本文提出了一种基于FasterR-CNN算法的输电线路绝缘子缺陷检测方法，旨在提高检测效率和准确性。二、FasterR-CNN算法概述 FasterR-CNN是一种目标检测算法

2025-05-07 约4.39千字 9页立即下载

基于Faster R-CNN算法的生态生物识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114550213 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210172674.4 (22)申请日 2022.02.24 (71)申请人澜途集思（深圳）数字科技有限公司地

2023-05-10 约8.43千字 9页立即下载

基于残差网络与Faster R-CNN的断层检测方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114463613 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210059730.3 G06V 10/40 (2022.01)

2023-05-06 约2.03万字 19页立即下载

基于CNN的单目标摔倒检测算法的研究与FPGA高效实现.docx 基于CNN的单目标摔倒检测算法的研究与FPGA高效实现一、引言 1.1研究背景与意义随着全球人口老龄化进程的加速，老年人的健康和安全问题日益受到关注。根据世界卫生组织（WHO）的报告，跌倒是65岁以上老年人意外伤害的首要原因，每年约有30%的老年人至少经历一次跌倒事件，这不仅给老年人自身带来了身体上的痛苦和心理上的创伤，也给家庭和社会带来了沉重的经济负担。在中国，随着老龄化程度的不断加深，空巢老人数量逐渐增多，老年人跌倒后如果不能及时得到救助，后果将不堪设想。因此，开发一种高效、准确的摔倒检测系统具有重要的现实意义。传统的摔倒检测方法主要包括基于可穿戴设备和基于环境传感器的方法

2025-04-18 约4.17万字 33页立即下载

基于Faster RCNN的车牌检测算法.pptx 基于FasterRCNN的车牌检测算法汇报人：2024-01-16 CONTENTS引言FasterRCNN算法原理车牌检测数据集及预处理基于FasterRCNN的车牌检测模型设计实验结果与分析总结与展望引言01 车牌检测是智能交通系统中的重要组成部分，对于交通安全管理、违章车辆追踪等具有重要意义。随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，车牌检测算法的性能和准确性得到了显著提升，为智能交通系统的进一步发展提供了有力支持。背景与意义智能化发展交通安全早期的车牌检测算法主要基于图像处理技术，如边缘检测、阈值分割等。这些方法在处理简单场景时效果较好，但在复杂环境下性能较差。传统图像处理方法近年来

2024-06-11 约3.48千字 28页立即下载

基于CNN 的文本数据分类算法实现.docx 中文题目基于CNN的文本数据分类算法实现 英文题目ImplementationofTextDataClassificationAlgorithmBasedonCNN 日 基于CNN的文本

2024-11-20 约2.74万字 39页立即下载

Faster R-CNN算法在工程机械目标检测中的应用与优化研究.docx FasterR-CNN算法在工程机械目标检测中的应用与优化研究一、引言 1.1研究背景与意义随着现代工程建设的规模不断扩大和复杂度日益提高，工程机械在各类工程项目中扮演着至关重要的角色。从大型建筑施工场地到基础设施建设现场，从矿山开采作业到物流搬运场景，工程机械的高效、安全运行直接关系到工程的进度、质量以及人员和财产的安全。准确地检测和识别工程机械目标，对于实现工程作业的自动化、智能化管理，提升作业效率和安全性具有重要意义。在传统的工程作业管理中，对于工程机械的监测和管理往往依赖于人工观察和记录，这种方式不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，存在较高的误判和漏判风险。特别是在一些

2025-06-05 约3.12万字 23页立即下载

一种优化的Faster R-CNN小目标检测方法.docx PAGE 1- 一种优化的FasterR-CNN小目标检测方法一、1.引言在计算机视觉领域，目标检测技术作为图像分析的重要分支，在安防监控、自动驾驶、工业自动化等领域具有广泛的应用前景。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于深度学习的目标检测算法取得了显著的进展。其中，FasterR-CNN作为深度学习目标检测领域的代表性算法，以其高精度和实时性受到广泛关注。然而，在实际应用中，针对小目标检测的问题逐渐凸显。小目标往往具有尺寸小、对比度低、遮挡严重等特点，给传统的目标检测算法带来了巨大的挑战。据相关研究统计，在PASCALVOC2012数据集上，FasterR-CNN在物体检测任务中取

2025-02-07 约3.24千字 6页立即下载

基于改进Faster R-CNN的贺兰山岩画检测：精度与效率的双重提升.docx 基于改进FasterR-CNN的贺兰山岩画检测：精度与效率的双重提升一、引言 1.1研究背景与意义贺兰山岩画作为中国古代文化遗产的瑰宝，承载着远古人类的智慧与记忆，具有无可估量的文化价值。这些岩画分布在贺兰山的东麓，绵延数百公里，数量众多，内容丰富，涵盖了远古人类的生产生活、宗教信仰、艺术审美等多个方面，是研究中国人类文化史、宗教史、原始艺术史的珍贵资料。贺兰山岩画中，有描绘狩猎场景的画面，生动展现了远古人类与野兽搏斗的惊险瞬间，让我们得以一窥当时的生存方式；也有表现祭祀仪式的图案，反映出他们对自然神灵的敬畏与崇拜，揭示了原始宗教信仰的内涵；还有各种动物形象、抽象符号等，展示了远古人

2025-05-25 约2.9万字 30页立即下载

基于轻量级CNN的人脸检测与识别算法研究及其实现.pdf 目录摘要I AbstractHI 绪论i i.i研究背景与意义1 1.2国内外研究现状2 1.2.1人脸检测2 1.2.2人脸识别4 1.2.3模型压缩与加速技术6 1.3本文主要工作及章节安排7 1.3.1主要工作7 1

2025-02-19 约12.88万字 95页立即下载

基于改进Faster RCNN的行人检测算法研究与应用.docx 基于改进FasterRCNN的行人检测算法研究与应用一、引言行人检测是计算机视觉领域中一项重要的任务，广泛应用于智能监控、自动驾驶、智能安防等领域。近年来，深度学习技术的快速发展为行人检测提供了新的解决方案。其中，基于深度学习的目标检测算法，如FasterRCNN，在行人检测中取得了显著的成果。本文旨在研究基于改进FasterRCNN的行人检测算法，探讨其原理、实现及应用。二、FasterRCNN算法概述 FasterRCNN是一种基于深度学习的目标检测算法，其核心思想是利用区域提议网络（RPN）和卷积神经网络（CNN）进行目标检测。FasterRCNN通过RPN生成候选区域，然后利用C

2025-04-12 约4.92千字 10页立即下载

改进Faster+R-CNN算法及其在垃圾分类中的应用.pdf 摘要摘要在垃圾图像分类的研究发展和实际领域应用中，城市生活垃圾的种类和数量繁杂众多，而且当前的垃圾分类多依靠人工分拣，在社会的发展过程中，人力、物力、财力都被极大消耗，增加了社会负担。基于此，本文利用深度学习算法的良好性能特点，对垃圾图像进行特征识别并区分常见的垃圾种类。本文从不同种类的垃圾图像样本中训练改进模型，对垃圾图像的识别具有重要作用和实际意义。本文具体工作如下：（1）图像增强处理。本文基

2025-02-11 约9.32万字 62页立即下载