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提出一种基于改进的Yolo v3模型的设备状态检测方法,以实现精准的信号灯检测.工作流程为:(1)通过图像采集设备获取信号灯图像并预......
目标检测是计算机视觉领域的关键任务之一,本课题以无人车辆在野外环境下侦察到的图像为研究对象,检测和识别出每个野外目标对应的......
近年来,随着人们对海鲜食品的需求增加,海产养殖业取得了蓬勃的发展。为降低人工劳动强度,提高海洋牧场的智能化发展,急需开展海产......
为解决在自然环境情况下叶片病斑检测精度低及鲁棒性差等问题,以自然环境情况下的苹果树叶为研究对象,提出了一种改进的YOLOv3病斑......
无人机的无序"黑飞"带来一系列安全及社会问题,如何有效地对无人机进行探测、识别甚至打击是当今研究的热点与难点。为此,本文首先......
为实现合成孔径雷达(SAR)图像舰船检测能同时输出目标位置和方位角估计信息,提出基于改进YOLOv3的任意方向舰船目标检测模型。定义......
森林防火是一项重大的工程,为实现森林火灾的智能监管和精准定位,设计了一款基于树莓派4B搭载深度学习模型的森林防火智能系统。采......
为保证电气化铁路运行的可靠性、经济性,国家铁路大力推广牵引供电无人值守系统,以机器人智能巡检替代劳动强度大、检测质量分散、......
在导弹攻击目标过程中,实现对打击目标的快速自动识别是对陆巡航导弹完成作战任务的关键,如何快速而准确地完成目标识别始终是目标......
文章针对目前汽车生产线中焊接检测自动化程度较低、检测鲁棒性较差等问题,利用深度学习算法的特征提取能力,提出了一种基于改进的......
癫痫是一种复杂的脑部疾病,是大脑神经元异常放电在临床上的一种表现。它具有反复性和突发性的特点,给人们的正常生活带来了很大的......
为解决打叶复烤中人工分选纯烟梗、梗头及梗含叶检测效率低、识别误差大等问题,基于深度学习方法建立了一种烟梗在线分类识别模型......
针对无人机航拍汽车作为待检测目标时,现有的检测方法容易出现误检、漏检、定位不准,检测精度和速度难以同时提高的问题,提出了一......
基于原有YOLOv3模型占用存储空间较大,所需初始化数据集样本和参数较多的问题,本文提出了一种基于YOLOv3的深度学习目标检测压缩模......
为了准确检测出装甲车辆目标,提出了一种基于改进YOLOv3的装甲车辆检测方法。收集不同目标类型、尺度、遮挡等条件下的装甲车辆图......
一般基于深度学习的火焰检测方法识别效率不够理想,主要原因是特征提取网络中参数较多。对此,提出了一种基于UO-Net模型的火焰检测......
煤矿井下传送带在无煤或煤量较少的状态下长时间高速运转,会耗费大量的电能.为了节省井下传送带造成的电能损耗,本文提出了一种边......
交通标志牌是道路交通为驾驶者提供的风向标,保障了城市交通的流畅运行。随着人工智能技术与智能交通的结合日趋紧密,交通标志牌的......
为解决卷烟厂烟虫(本研究中特指烟草甲)难识别、识别不精准和难以及时掌握虫情等问题,实现烟虫的精准、高效检测,采用YOLOV3模型对......
YOLOv3目标检测算法检测精度高,检测速度快,能够实现对交通标志的实时检测。但由于YOLOv3模型要求设备具有较强的运算能力及较大的......
危险品运输车辆货物类型标志的自动识别对于运输效率和安全性都起着非常重要的作用,可应用于交通管理、运输安全监控、车辆身份识......
为了提高目标检测算法的实时性,提出了一种基于反残差块的轻量级目标检测方法,并将其用于行人检测。利用深度可分离卷积减少模型的......
