【摘 要】
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It well known that vehicle detection is an important component of the field of object detection.However,the environment of vehicle detection is particularly sophisticated in practical processes.It is
【出 处】
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Defence Technology
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It well known that vehicle detection is an important component of the field of object detection.However,the environment of vehicle detection is particularly sophisticated in practical processes.It is comparatively difficult to detect vehicles of variou
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船舶图像融合特征一次性提取存在误差,导致航行中船舶图像识别层级融合率较低。因此,进行改进卷积神经网络的船舶图像识别研究。对改进卷积神经网络的船舶图像识别方法进行设计,通过多特性融合识别进行船舶图像的获取,调整识别技术配置。据此,对船舶图像中的融合特征进行分批次提取,避免一次性提取产生融合特征的误差。根据融合特征进行图像识别算法的设计,实现改进卷积神经网络的船舶图像识别。至此,完成改进卷积神经网络的
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航运时代的到来,舰船行驶速度得到提升,航运货物量逐渐增加,舰船事故频发。依靠当前舰船前方障碍物图像快速识别方法完成障碍物识别的方法已经逐渐落后。针对目前的舰船发展方向,设计基于深度学习的舰船前方障碍物图像快速识别方法。使用Sobel算子完成障碍物图像边缘划分过程,初步确定障碍物边缘形状。选用深入学习中的人工神经网络技术作为核心技术,构建对应的图像识别网络,完成障碍物识别过程。至此,基于深度学习的舰
北京时间2月19日凌晨,美国国家航空航天局(NASA)"毅力号"无人车成功登陆火星,从传回的图像看,毅力号成功着陆耶泽罗陨石坑(Jezero Crater)。毅力号是设计为专用于火星探测的无人车,造价27亿美元,将执行美国第九次探索火星任务。该车重1043kg,有一对样品处理臂组件:Bit Carousel(旋转木马式钻头)和Adaptive Caching Assembly(自适应缓存装置),用
This paper proposes a two-stage point cloud super resolution framework that combines local interpolation and deep neural network based readjustment. For the first stage, the authors apply a local inte
近年来,现有的深度学习网络模型已经能在各种分类任务中达到很高的准确率,但它们仍然极易受到对抗样本的攻击。目前,对抗训练是防御对抗样本攻击的最好方法之一。但已知的单步攻击对抗训练方法仅对单步攻击有着良好的防御效果,对迭代攻击的防御性能却很差,而迭代攻击对抗训练方法只提升了对迭代攻击的防御性能,对单步攻击的防御效果却不够理想。为了同时提高深度学习网络模型对单步攻击与迭代攻击的鲁棒性,文中提出了一种综合
动态人脸识别在实时监控和人员追踪等领域具有广泛应用前景,是目前人脸识别技术的研究热点之一。针对传统人脸识别技术在动态人脸识别应用中识别率不高的问题,提出一种基于背景差分法的改进脉冲耦合神经网络的动态人脸识别方法。利用脉冲耦合神经网络时空总和特性,将脉冲耦合神经网络神经元与人脸图像像素对应,使对不同人脸图像像素产生不同点火序列,通过对图像像素点火序列分析,可以进行不同人脸的区分。对500组动态人脸图
西门子全新推出一款用于过程工业的新型物联网(IOT)网关-Sitrans CloudConnect 240。它可提供完全独立于控制系统的第二个数据通道,用于将数据从任何基于HART?的现场设备传输到IT系统。在过程工业中,就数字化而言,现场仪表是数据的主要来源。Sitrans CC240物联网网关建立的第二个数据通道,将隐藏的现场级数据呈现给用户,且不会对现有控制技术产生不利影响。对于任何V5或更
青藏高原及其周边区域通常被称为地球"第三极".它不仅是受全球气候变暖影响最显著的区域之一,同时也是全球冰湖溃决洪水(Glacial Lake Outburst Floods, GLOFs)灾害频发的地区之一.尽管之前已经有很多发生在第三极地区的GLOF事件被报道,但考虑到GLOFs通常发生在高海拔无人区以及一些小规模的GLOFs并没有对下游地区造成太大的破坏,可能仍然有一些已经发生的GLOF事件并