基于Y0L0V4的改进轻量化木薯病番识别研究.pdf

2025-03-04 约1.3万字 18页立即下载

基于改进轻量化算法的隧道火灾检测研究.docx 基于改进轻量化算法的隧道火灾检测研究一、引言随着交通基础设施的不断发展，隧道作为重要的交通通道，其安全性的保障显得尤为重要。而火灾作为隧道中常见的安全隐患，其快速准确的检测对于预防和控制火灾至关重要。近年来，随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，基于图像处理的火灾检测技术得到了广泛的应用。本文旨在研究基于改进轻量化算法的隧道火灾检测，以提高检测效率和准确性。二、背景及现状分析隧道火灾检测主要依赖于视频监控系统，通过分析监控视频中的图像信息，实现火灾的自动检测和报警。然而，传统的火灾检测方法往往存在计算量大、实时性差、误报率高等问题。近年来，随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的火

2025-05-17 约4.28千字 9页立即下载

基于改进ShuffleNet_v2的轻量化番茄叶片病害识别.docx PAGE 1- 基于改进ShuffleNet_v2的轻量化番茄叶片病害识别一、1.背景介绍 (1)随着全球人口的增长和农业生产的快速发展，蔬菜种植面积不断扩大，番茄作为重要的经济作物，其产量和品质受到广泛关注。番茄叶片病害是制约番茄产量和品质的重要因素之一，严重影响番茄的产量和品质。据统计，全球番茄叶片病害造成的损失每年高达数十亿美元。为了有效控制番茄叶片病害，准确识别病害类型至关重要。 (2)传统番茄叶片病害识别主要依赖于人工经验，这种方法存在识别效率低、准确率不高、主观性强等问题。随着计算机视觉和深度学习技术的飞速发展，基于图像的病害识别方法逐渐成为研究热点。近年来，深度学习在图像分类、

2025-01-22 约3.82千字 7页立即下载

2024-12-21 约1.97万字 30页立即下载

2025-03-06 约3.61万字 51页立即下载

2025-01-25 约4.62万字 67页立即下载

基于轻量化YOLOv7的车辆检测改进算法.docx 基于轻量化YOLOv7的车辆检测改进算法一、引言随着深度学习技术的快速发展，目标检测技术得到了广泛的应用，尤其在智能交通系统中，车辆检测显得尤为重要。近年来，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法以其高效率和准确性成为了目标检测领域的佼佼者。其中，轻量化YOLOv7算法以其优秀的性能和较低的模型复杂度，在车辆检测中得到了广泛的应用。然而，仍存在一些需要改进的地方，本文旨在研究并改进基于轻量化YOLOv7的车辆检测算法，提高其准确性和实时性。二、背景及相关工作 轻量化YOLOv7算法是一种基于卷积神经网络的实时目标检测算法，其核心思想是将目标检测任务转化为单次前向传播过程。该算

2025-05-18 约4.87千字 10页立即下载

基于改进Yolov7的安全帽佩戴检测及轻量化部署研究.docx 基于改进Yolov7的安全帽佩戴检测及轻量化部署研究一、引言随着社会的快速发展和科技的进步，建筑工地等工地的安全监控成为保障人们生命安全的重要手段。在众多的监控项目当中，工人安全帽佩戴情况是一个十分重要的评价指标。如何有效且精确地检测工人是否佩戴安全帽，对于保障工作场所安全具有重要价值。为此，本文基于改进的Yolov7算法，开展安全帽佩戴检测的研究，并针对该算法进行轻量化部署的探索。二、背景及意义在众多安全监控手段中，安全帽佩戴检测的重要性不言而喻。传统的安全帽佩戴检测方法主要依赖于人工巡检，但这种方式效率低下且易出现疏漏。因此，利用计算机视觉技术进行自动检测成为了一种趋势。Yolov

2025-05-03 约4.7千字 10页立即下载

基于改进YOLOv5的输送带钢丝绳芯损伤的轻量化检测方法研究.docx 基于改进YOLOv5的输送带钢丝绳芯损伤的轻量化检测方法研究一、引言随着工业自动化和智能化水平的不断提高，对输送带等关键设备的检测和维护显得尤为重要。输送带作为物流运输和生产线上的重要组成部分，其钢丝绳芯的损伤检测直接关系到设备的安全运行和企业的生产效率。传统的钢丝绳芯损伤检测方法往往依赖于人工检测，不仅效率低下，而且易受人为因素影响。因此，研究一种高效、准确的自动化检测方法成为当前研究的热点。本文提出了一种基于改进YOLOv5的输送带钢丝绳芯损伤的轻量化检测方法，旨在提高检测效率和准确性。二、YOLOv5算法及其改进 YOLOv5是一种先进的目标检测算法，具有较高的检测精度和较快的检测

2025-05-24 约4.27千字 9页立即下载

基于深度学习的轻量化果实检测识别模型研究.docx 基于深度学习的轻量化果实检测识别模型研究一、引言在现代化农业生产过程中，精确和高效的果实检测与识别技术具有重大的意义。深度学习作为一种高效和准确的人工智能工具，已广泛应用于图像处理和模式识别领域。然而，传统的深度学习模型在处理果实检测识别任务时，往往面临着计算量大、模型复杂度高的问题。因此，研究一种基于深度学习的轻量化果实检测识别模型，对于提高果实检测的效率和准确性具有重要意义。二、背景与意义随着深度学习技术的不断发展，其在图像处理和模式识别领域的应用越来越广泛。在农业领域，果实检测与识别作为现代农业技术的关键一环，其对于提高农作物产量、减少人力成本以及提升农产品品质具有重要意义。然而

2025-02-09 约4.37千字 9页立即下载

基于轻量化Xception网络的人脸表情识别方法研究.pdf 基于轻量化Xception网络的人脸表情识别方法研究摘要随着人工智能技术的日益成熟，人脸表情识别作为人机交互的重要一环，在多个领域展现出广阔的应用前景，如刑侦、景区、教培等。在这些场景的应用中，基本都需要将模型嵌入到资源受限的移动设备上，而传统表情识别方法和复杂的神经网络模型存在识别性能低或参数量大等缺点无法满足这一要求。此外，在实际环境中表情是随时、快速变化的，较慢的模型推理速度可能会导致无法及时对这些变化

2025-03-26 约11.08万字 74页立即下载

基于增强型语言嵌入与轻量化的端对端语音识别研究.docx 基于增强型语言嵌入与轻量化的端对端语音识别研究 一、引言随着深度学习和人工智能的不断发展，语音识别技术已逐渐成为一项关键的技术应用。传统的语音识别方法主要依赖复杂的手工特征提取与分类器进行语音信息处理，然而，这些方法在处理复杂多变的语音信号时往往存在准确率不高、计算复杂度大等问题。近年来，基于深度学习的端对端语音识别方法受到了广泛的关注。其中，基于增强型语言嵌入与轻量化的技术，对于提升语音识别的准确性与效率有着显著的改进。本文旨在研究并探讨这一技术的实现及其在语音识别领域的应用。二、增强型语言嵌入技术研究增强型语言嵌入技术是一种基于深度学习的自然语言处理方法，其核心思想是通过学习语言嵌入

2025-02-18 约4.65千字 9页立即下载

基于轻量化Xception网络的人脸表情识别方法研究.docx 基于轻量化Xception网络的人脸表情识别方法研究本研究旨在探讨基于轻量化Xception网络的人脸表情识别方法。Xception网络是一种轻量级卷积神经网络（CNN），其核心思想是分离空间和深度信息，从而减少网络参数数量，提高计算效率。以下是具体的研究内容： 1.数据集准备与预处理首先，收集不同人脸表情数据集，如FER2013、CK+等。为了提高模型的泛化能力，对数据集进行预处理，包括人脸检测、人脸对齐、数据增强等操作。具体步骤如下：（1）人脸检测：采用MTCNN算法对图像进行人脸检测，确保每张图像中只包含一个完整的人脸。（2）人脸对齐：使用landmarks对齐方法，将人脸图像对

2025-04-12 约1.12千字 4页立即下载

基于增强型语言嵌入与轻量化的端对端语音识别研究.docx 基于增强型语言嵌入与轻量化的端对端语音识别研究 一、引言随着人工智能技术的快速发展，语音识别技术已成为一项重要的研究领域。端对端（End-to-End）的语音识别技术以其高效、简洁的特点备受关注。然而，传统的端对端语音识别方法在处理复杂语言和噪声环境时仍面临诸多挑战。本文提出了一种基于增强型语言嵌入与轻量化的端对端语音识别方法，旨在提高语音识别的准确性和效率。二、研究背景近年来，深度学习在语音识别领域取得了显著的成果。然而，传统的语音识别方法通常需要复杂的特征提取和模型训练过程，这增加了计算复杂度和存储需求。此外，在处理不同语言和噪声环境时，传统方法往往难以取得理想的识别效果。因此，研究

2025-05-04 约4.51千字 9页立即下载

基于多粒度时空卷积与Sinc滤波器的轻量化声纹识别研究.docx 基于多粒度时空卷积与Sinc滤波器的轻量化声纹识别研究 一、引言声纹识别（VoiceprintRecognition）是一种通过分析、比较人体声音特征来进行身份认证的技术。随着人工智能的快速发展，声纹识别技术在安防、支付、语音助手等领域得到了广泛应用。然而，传统声纹识别方法在处理复杂多变的声音信号时仍面临诸多挑战，如数据量巨大、计算复杂度高、模型轻量化等。因此，研究如何提高声纹识别的准确性和效率，同时实现模型的轻量化，具有重要的现实意义。本文提出了一种基于多粒度时空卷积与Sinc滤波器的轻量化声纹识别方法，旨在解决上述问题。二、相关技术概述 1.多粒度时空卷积：多粒度时空卷积是一种深度学习

2025-05-24 约4.64千字 9页立即下载