医学影像对脑萎缩的变化比较敏感。因此，它被广泛应用于阿尔茨海默病等神经退行性疾病的计算机辅助诊断。深度学习方法被应用于阿尔......

中药材对人体疾病的预防及控制具有重要的作用，然而普通百姓对药材知识了解过少，可能滥用草药从而带来不可控的后果。因此，对药材进行......

我国是农作物种植大国,不仅种植区域广,而且种植的种类繁多,自然农作物病害问题层出不穷。农业还影响着我国的国民经济和社会发展,......

中国大部分农村住房处于一种无规划的自发性建设状态。这种无序扩张是对土地资源的严重浪费，尤其是耕地资源，因此需要通过对农村住房......

针对连铸坯表面缺陷检测中存在的检测速度慢，检测精度低等问题，提出了一种改进的YOLOv3算法模型。使用轻量级网络MobileNetv2替换为Y......

为实现玉米籽粒品种的快速鉴别与保护，本文提出了基于改进MobileNetV2的玉米籽粒品种识别方法。采集了11种玉米籽粒图像共3938张，建......

针对DeeplabV3+网络在土地分类中存在的分割不完全、边缘细节丢失等问题，以岳城水库附近居民区为研究区，提出一种基于改进的DeeplabV......

随着互联网的发展,人们的生活越来越趋向于智能化。人脸识别技术由于非接触式,采集快捷便利等优点而被广泛应用于安全、商务、金融......

近年来,基于深度学习的目标检测算法不断取得进展,但是还不能满足实时性的实际应用需求,需要进一步降低模型复杂度、提高检测速度......

随着深度学习的持续发展，近年来用于手写汉字的识别也有了极大的突破，但现有的许多方法参数众多、运算量较大、模型架构庞大且相对复......

模式识别是人与动物的基本智能,而如何赋予计算机模式识别的能力是人工智能的重点研究方向。神经网络模式识别在人工智能领域占据......

针对电视台节目中特定场所需要检测人员是否正确戴口罩的工作，传统的节目审核只能识别视频中的黑场、静帧及静音情况，对于口罩是否佩......

针对美式车牌存在背景图案多样、文本信息复杂，传统车牌识别方法难以同时满足对不同样式车牌进行识别的问题，通过对文本建议网络和卷......

近些年来,随着我国经济的发展、社会的进步,城市规模的快速扩张与交通路网的日益完善相辅相成,面对规模如此庞大的路网,道路养护部......

为解决垃圾分类困难和实现垃圾自动化分类，文章提出了基于视觉识别的垃圾自动分类系统。使用MobileNet v2模型对百度飞浆AI Studio......

随着生活水平的不断提高，我国生活垃圾总量不断增长，但生活垃圾的分类处理能力及技术相对有限和落后。现有的垃圾分类方式主要依靠人......

为了满足数字化车间中生产制造实时的需求，提出一种同时满足准确性与实时性的多金字塔池化轻量级语义分割网络（Multi Pyramid Poolin......

遥感图像复杂场景道路提取过程受树木和建筑物阴影，以及荒地、空地等因素干扰较多。针对利用DeepLabV3+网络模型进行道路提取时存在......

近年,深度学习引起众多学者的关注,卷积神经网络能够从图像中学习到更有效、更可靠的特征,这极大地推动了目标跟踪、行为检测、无......

近年来,旋翼无人机因其灵活性强、机动性高、成本低等优点得到了越来越多的关注,其结合多种传感器后,可广泛的应用在军事及民用等......

多标签图像是指一张图像中含有多个关注对象的图像,对于多标签图像的研究主要是多标签图像分类。多标签图像分类目前存在的问题主......

针对常见的视频目标跟踪过程中由于背景相似干扰、遮挡和形变等一系列问题导致跟踪精度下降的问题,该文提出一种基于孪生网络特征......

针对传统雾气图像分割算法耗时长、分割结果存在凹陷等问题,提出一种基于DeepLabv3+的雾气图像分割算法.改进算法将DeepLabv3+原结......

面部表情是人类表达情绪和心理状态最有力、最自然、最普遍的信号之一。人脸表情识别作为计算机视觉和人机交互领域的一个研究热点......

在服务机器人执行任务的过程中,对周围环境中的物体进行快速且准确的目标识别是提升机器人智能度的重要突破口.针对家庭服务机器人......

为了解决交通拥堵和交通污染,大容量、高效、准时、安全的城市轨道交通（地铁,轻轨,有轨电车）已成为城市交通发展的最终解决方案。手......

近些年来,随着人工智能技术的发展,卷积神经网络在计算机视觉领域得到了广泛应用,它在图像分类、目标检测等任务中表现优异。但卷......

针对现有输电线路无人机巡检使用的目标检测算法速度较慢且模型文件较大的问题,提出了一种改进的YOLOv4目标检测算法.使用轻量型的......

针对面板表面缺陷检测存在精度低、效率低等问题,提出了一种基于Faster R-CNN的优化缺陷检测的算法.该方法通过在特征融合层添加不......

针对人工诊断苹果叶疾病效率低和成本高的问题,设计实现了基于深度学习的苹果叶疾病自动化诊断软件.首先,采集Kaggle平台苹果叶疾......

对轻量级卷积神经网络MobileNet V2的模型结构进行改进,将深度可分离卷积中的激活函数ReLU替换成Leaky ReLU,从而避免神经元死亡问......

包装缺陷在线检测对提升产品质量具有重要意义.针对工业生产中人工目检效率低、漏检率高,以及基于显式特征提取的缺陷检测方法通用......

基于树莓派设计了一种新型智能分类垃圾投放系统.采用MobileNet V2算法并进行迁移学习获得最终分类模型.为解决数据集类别不均衡问......

新型冠状病毒可以通过空气中的飞沫、气溶胶等载体进行传播,具有极高的传染性,公共场所自觉佩戴口罩是严防疫情反弹的最有效措施。......

解决计算机视觉问题时,分割是最主要的任务。尤其在自动驾驶、室内导航以及医学造影等领域,语义分割技术的影响不容小觑。近年来,......

“边缘人工智能”（edged artificial intelligence,edged AI）将机器学习带到了移动端,为大数据的研究有效地降低了时间成本、经济成......

随着我国车辆数目的激增以及交通事故的频发,自动驾驶技术成为有效解决该问题的关键方案。车辆目标检测是自动驾驶领域的重要研究......

金属表面瑕疵的自动化检测是工业质量控制领域的研究热点,工业制造商对金属表面质量的高标准对计算机视觉检测系统及其算法的性能......

桌面级增强现实的人机交互技术在教育、娱乐等领域应用广泛,是人机交互的重要研究方向之一。纸张是桌面级增强现实交互系统中的重......

针对现在电梯轿厢内的人头检测问题,提出一种基于SSD (Single Shot MulitiBox Detector)模型来提高对人头的检测率.以传统SSD目标......

微塑料污染日益成为一个令人关注的话题。在水环境中,微小的塑料碎片会被微生物携带迁移进入到食物链,不知不觉中危害着人类的身体......

为解决弹载终端环境下深度卷积神经网络模型体积较大、运算硬件要求高的问题,构建了一种基于改进双通道注意力机制的轻量化网络结......

针对目前主流口罩佩戴检测算法均需要对样本进行标注,使用的网络模型对电脑硬件配置要求高,无法适用于便携设备或移动端的问题,提......

在导弹智能突防的过程中,从海量的遥感图像数据中检测敌方反导阵地具有极大的应用价值。由于弹载部署环境算力有限,设计了一种兼顾......

针对轻量化目标检测模型SSD-MV2对合成孔径声呐(SAS)图像水下多尺度目标检测精度低的问题,该文提出一种新的卷积核模块-可扩张可选......

为了能够在移动设备等计算力弱的平台部署菜品识别系统,帮助人们了解菜品信息,对传统目标检测模型SSD做轻量化改进,提高了检测准确......

针对人工识别水体微纤维耗时耗力,以及传统图像处理算法识别水体微纤维图像鲁棒性弱等问题,构建了一种改进的MobileNetV2网络识别......

针对目前大型结构螺栓连接状态监测的困难,该文采用声音信号,提出了结合小波时频图与轻量级卷积神经网络MobileNetv2优势的螺栓松......

针对现有的垃圾图像分类模型实时性能差和分类精度低的问题,提出基于改进MobileNet v2的垃圾图像分类方法,构建以MobileNet v2为核......

本文为改善当前家庭垃圾分类困难问题,采用了基于深度卷积神经网络的MobileNetV2模型,研究了该模型在垃圾分类中的效果.研究过程中......