伴随现代科技的快速发展,人工智能和人们的日常生活已经形成密切联系。衣食住行是人类的日常生活构成,其中尤以饮食是不可或缺的部......

针对现用PCB缺陷检测方法存在效率低、误检率高、通用性低、实时性差等问题,提出基于改进YOLOv4算法的PCB缺陷检测方法.使用改进二......

随着城市化建设进程的不断推进,近年来城市建筑火灾的发生概率呈上升趋势,不仅对人类生命安全带来威胁,而且还会造成严重的财产损......

随着光伏电厂运行年限的不断增加,光伏组件的故障及老化问题逐渐显现,这些问题在降低组件发电效率的同时还会引发安全问题。由此可......

作物的病害是直接导致作物生长、减产的最重要因素之一。在传统的意义上,去检测农作物病害最常用的方法是由植保专家根据自己以往......

目的 分析Inception-v3 深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)模型鉴别诊断颈部淋巴结肿大的细胞穿刺图像。......

[背景和目的]烟草病害严重制约影响烟草的产量及质量.为解决烟草病害诊断方式精准性差、效率低等问题.[方法]以5种较为常见的烟草......

针对火灾发生发展过程中各项检测因子线性关联弱,以及大场景下火源点定位难的问题,提出一种基于Inception V3的火灾探测算法。算法......

传统的图像分类问题多使用人工设计的图像特征进行分类,然而部分果蔬图像存在颜色、纹理和形状差异较小的现象,导致传统特征分类效......

目的探讨基于卷积神经网络的肝脏组织切片图像正常和病变性分类方法的可行性及应用价值。方法使用一种能够自动学习图像特征并分类......

为解决传统的轴承故障诊断方法需要大量专业知识的问题,提出了一种基于深度学习振动信号波形图像识别的轴承故障在线自动诊断方法......

目前我国关于花卉分类识别技术已较为成熟,但由于类间相似性较高,花卉特征较难提取,对于同种不同类的相似花卉仍存在识别率较低的......

在多标签学习中,一个样本同时具有多个标签,如一张图片同时拥有“海洋”和“帆船”的标签。然而,在现有多标签学习方法中,多数方法......

马铃薯是新世纪以来在我国最为具有发展前景的高产经济作物之一,而马铃薯病虫害的频繁出现往往会直接导致其大量减产或者低产。及......

在后互联网时代,数据变得复杂和繁多,为了满足人们对信息多样化的需求,多媒体技术成为许多学者研究的重点。在面对这些不同模态的......

机场地面目标识别是机场特种车辆迈向智能化的关键一步。随着人工智能的发展,深度学习在图像识别任务上的优势日趋明显。但传统深......

在目标识别中,随着特征提取的技术手段发生变化,识别精准度也随之变化。采用卷积神经网络InceptionV3对船舶样本进行分类识别,并引......

在大自然中,植物的分布非常广泛,人类的生存和生活都离不开植物,地球上其他生物的生存和发展也依赖于植物,树叶种类识别对于研究植......

鉴于Kinect相机进行肢体识别监控距离有限,提出使用网络大变焦摄像头、构建CNNBP融合网络进行肢体动作识别,并以9组机器人吊装指令......