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实践发现工程应用中语音关键词触发的具体定位能给下游模块提供有价值的信息,由此提出采用一种多任务学习机制对流式语音关键词进......
随着电动汽车在全球范围内的大规模推广,电动汽车自动化充电问题越来越受到人们的关注。自动化充电过程中最关键的步骤就是检测和......
行人检测是一个热门的研究课题,因为它在许多应用领域,特别是在汽车、监控和机器人领域具有极其重要的意义。纵然当前的技术有了显......
人类面部行为的研究是计算机视觉领域和心理学以及人工智能的重要研究课题之一。相比面部表情的表达类别,面部动作单元能够更为全......
隧道中行人目标的快速准确检测对保障隧道交通安全有着重要作用。相比于传统的机器学习检测算法卷积神经网络可以自动学习图像丰富......
目标检测技术是计算机视觉研究的重要分支,它应用于诸多领域。图片中如果包含目标有重叠,检测过程中容易造成被遮目标的漏检,如何......
目的区域推荐网络(region proposal network,RPN)与孪生网络(Siamese)相结合进行视频目标跟踪,显示了较高的准确性。然而,孪生RPN......
为了解决复杂背景下的无人机目标识别与检测问题,提出一种改进的更快捷的区域卷积神经网络(fasterregion-based convolutional neu......
近年来,随着地球气候的变化导致森林火灾的频繁发生,不但给国家造成严重的经济损失,影响生态环境,而且对人类生命安全构成极大威胁......
监控场景下的行人检测相比其他场景,具有人流量大,遮挡程度高的特点。针对该场景,本文提出基于RPN深度网络的端到端检测方案。一方......
基于区域的网络Faster R-CNN算法在图像的目标检测领域取得了巨大突破.相比较于传统的目标检测方法R-CNN和Fast R-CNN,Faster R-CN......
针对Faster R-CNN算法中候选区域生成子网络与分类回归子网络共享同一个特征提取网络的问题,提出一种改进方法,令两个子网络使用各......
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针对Faster R-CNN模型在遥感影像中对飞机目标进行检测与识别时,易出现漏检、错检等问题,提出了一种在基于小样本飞机遥感影像数据......
针对城市道路交通视频中两轮车检测经常遇到的误检、漏检频繁,小尺度两轮车检测效果不佳等问题,设计了一种基于改进的Faster R-CNN......
针对地下隧道电缆设备异常状态识别中目标设备较为单一、异常状态相对简单、综合识别速率和准确率较低的问题,文章提出一种改进的Y......
深度学习具有自主学习目标特征、识别率高、鲁棒性强等优点,当前基于深度学习的人体目标检测方法不能有效地适应目标的尺度变化。......
停车难现已成为都市生活的痛点,而在停车场内寻找空闲车位也成为了停车的一大难题.针对该问题,本文提出了一种基于FasterR-CNN与Re......
