钙钛矿材料的结构调控及降解含氮化合物性能研究

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随着传感器、人工智能、嵌入式技术的不断发展,无人机也从传统的手动操控逐渐向智能化、自主化方向发展。目前无人机与移动车辆协同应用获得了越来越多的学者关注,其中目标追随是无人机的关键功能。当前,基于视觉的无人机目标跟随系统图像数据处理基本依赖地面端设备,存在以下问题:(1)图像数据无线传输存在丢包,导致图像缺损,影响目标检测与目标跟随结果。(2)数据处理依赖地面端,占用其他设备计算资源,降低无人平台的
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在视觉识别应用中,使用的数据集是极端不平衡的,即真实数据的分布通常呈现长尾分布的形态。由于数据集数据分布极端不平衡,造成数据量少的样本分类准确率不高。这种问题也存在于轮胎数据集中,并且由于轮胎X射线成像的缺陷图片有着轮胎背景和底纹,造成轮胎背景和缺陷极易混淆,使用传统图像分类算法难以判断缺陷的类型,造成轮胎长尾数据集分类准确率很低。针对上述问题,本文提出一种基于深度学习的长尾数据集分类算法,具体研
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