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针对贺兰山岩画非物质文化遗产保护工作受人力条件影响较大的现状，提出将Faster R-CNN目标检测算法应用于贺兰山岩画检测中。该方法......
半导体芯片广泛用于各个领域和各种电子产品中。它的地位在经济发展和国家信息安全中变得越来越重要,并且对现代人的生活产生了深......
深度学习指静脉识别技术中采用分类器有明显的缺点,如采用线性层进行分类时,无法对未训练过的类别进行识别。同时要实现新类别注册......
晶圆缺陷检测作为目标检测的一个重要应用受到了广泛关注。对于半导体行业来说,晶圆图缺陷检测已经成为一个主要的缺陷检测问题。......
作为计算机视觉领域内的主要研究方向之一,目标检测的核心目的是对每张输入图像的待检测目标进行分类和定位。自2011年以来,在深度......
针对目前深度学习中单阶段目标检测网络结构复杂、训练困难与在移动与嵌入式设备难以部署的问题,提出了一种基于自适应空间特征融......
近年来,目标跟踪技术广泛应用于智能交通系统、智能视频监控、智能人机交互、无人驾驶汽车等多个社会领域。因此,对目标跟踪方法的......
针对室内疏散引导员需要选择一条畅通路径的问题,提出了一种基于改进的YOLOv3算法的室内临时障碍物检测方法,监控疏散通道中的实时......
随着无人驾驶技术和智能交通领域的发展,目标检测已经成为机器学习中最典型的问题,其中行人检测作为智能交通领域中重要的组成环节......
为在仅有少量训练样本条件下获得较高的植物病害分类精度,采用小样本学习模型作为病害分类器,在匹配网络、原型网络和关系网络3种......
作为计算机视觉领域的一个重要分支,多目标跟踪技术(MOT)专注于利用视频帧的帧间信息,对表观特征和运动状态进行建模,进而同时完成......
针对YOLOv3目标检测算法在实际场景应用的问题,提出改进的目标检测算法。对网络结构进行调整,舍弃掉Darknet-53,以Darknet-19为基......
为了实现农田残膜的精准捡拾,提高残膜回收机的回收率.将改进Faster R-CNN卷积神经网络运用到农田残膜的识别检测中,提出了一种农......
行人再识别也称行人重识别,作为计算机视觉任务中的最新研究方向之一,在安防监控、公安刑侦等公共安全领域有着极为重要的作用。随......
为实现对苦瓜叶部多种病害的自动检测,提出了基于Faster R-CNN的目标检测算法对自然环境条件下的苦瓜健康叶片和叶部病斑进行目标......
单目视觉惯性SLAM系统通过追踪人工设计的点特征来恢复位姿,如Shi-Tomasi, FAST等。然而光照或视角变化等挑战性场景中人工特征提......
目的为了解决经典卷积神经网络无法满足图像中极小目标特征提取的准确性需求问题,本文基于Deep Labv3plus算法,在下采样过程中引入......
针对钢轨表面灰度差异小,缺陷区域边界难提取,传统图像处理方法耗时长,缺陷识别准确率低等问题,设计一种改进的Faster R-CNN的钢轨......
烟雾检测在火灾预防中起着非常重要的作用,针对传统方法中检测精度低、开阔空间难以检测的问题,文章提出了基于深度卷积神经网络的......
当前基于卷积神经网络的目标检测框架已成为主流,使用深层的特征提取网络可以达到很好的目标检测效果,但带来的大量的参数和计算开......
图像识别是实现火灾预警的重要手段之一。针对传统方法存在的检测精度低、难以识别小目标等问题,提出了一种基于混合卷积神经网络(......
人体姿态估计与识别一直是计算机视觉极具挑战性的课题,近年来,深度学习技术的快速发展,极大地推动了该领域的研究。很多人体姿态......
电力设备的锈蚀检测作为危害电力系统安全运行的重要一环必须能被快速、准确地进行识别与检测并及时报警。为了提高电力设备锈蚀区......
在计算机视觉领域,目标检测是许多研究方向的基础。目标检测算法的任务是检测出当前场景中的物体类别以及对该物体进行定位。目标......
对于天津地铁中的密集人群的场景,且YOLOv3算法模型对行人的识别率不高,在严重遮挡的情况下出现漏检的问题。针对以上问题,提出了......
商品识别技术是现代零售业的核心技术之一。相比于传统商品识别方法,基于计算机视觉的商品识别具有快速、准确、成本低等优势,有广......
