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我国是世界上最大的苹果生产国和主要消费国,在世界苹果产业中占有重要地位,因此对其生长发育的观测变得至关重要。作物物候资料不......
为解决液压支架工长时间作业过程中,因身体疲劳不能及时发现护帮板未护帮的问题,采用实时性高的Tiny-YOLOv3算法检测护帮板状态,但......
随着电网整体规模不断扩大,变压器的数量也在逐年攀升。作为电网的重要组成部分,变压器的运行状况极大影响了供电可靠性和系统稳定......
针对Tiny-YOLOv3算法在工件识别实时检测中存在漏检率高的问题,提出了在Tiny-YOLOv3基础上加以改进实现了对工件更加快速、准确地......
期刊
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近年来,随着人工智能技术的快速发展,无人驾驶汽车成为研究热点,将成为未来汽车行业的发展趋势。无人驾驶汽车的关键技术就是车辆......
液压支架护帮板是综采工作面的一种保护装置,用来保护裸露的煤壁和顶板,防止冒顶片帮伤亡事故的发生。因此,对护帮板状态的检测显......
为了改善传统行人检测算法鲁棒性差、检测精度不高、实时性差、训练环境对硬件依赖性强的缺点,基于Darknet框架,使用Tiny-yolov3目......
为了提高四旋翼无人机对地面目标跟踪的稳定性和跟踪精度,提出了一种结合Tiny-YOLOV3和卡尔曼滤波的跟踪算法;首先分析了Tiny-YOLO......
目标识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一,无人机对地面目标自动检测与识别在侦查、打击、预警等领域均具有重要作用及战略需......
实时准确的烟雾检测对森林火灾的预警至关重要,特别是面向计算力有限的嵌入式设备。为在这类设备上稳定检测烟雾,本文选择Tiny-YOL......
针对轻量级神经网络模型检测精度不高,容易对小目标物体产生漏检的问题,该文提出了基于Tiny-YOLOv3的目标检测改进算法。将Tiny-YO......
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针对嵌入式平台存储容量小,无法实现复杂深度学习网络的交通标识检测问题,提出一种基于改进的Tiny-YOLOv3的交通标识检测算法。首......
针对目标检测领域的网络参数数量较大且嵌入式设备的计算能力有限,难以在嵌入式平台上运行的问题,基于深度可分离卷积的思想,提出......
目的:为准确、快速地识别田间绿色柑橘,提出一种基于Tiny-YOLOv3网络的目标检测方法。方法:采用卷积层替换Tiny的池化层以减少目标......
卷积神经网络已经成为了计算机视觉处理最为广泛的技术方法,基于卷积神经网络的目标检测技术也是一个热门的研究话题。本文通过引......
如今无人驾驶技术逐渐得到广泛的关注,目前针对无人驾驶技术的研究都是着力于调通各个职能模块、优化智能算法以及最后无人驾驶汽......