深度残差网络相关论文
人耳特征具有良好的唯一性与稳定性等特点，近年来被广泛应用于身份识别领域。针对人耳采集易受头发、耳饰等物品遮挡问题，本文提出了......
为更简单、快速地进行潮流计算，提出了一种基于深度残差网络的多节点电力系统潮流算法。首先，应用仿真软件Power World Simulator中......
为了提高有遮挡车牌的识别准确率，提出一种改进深度残差网络（Deep residual network,ResNet）损失函数的车牌识别方法。首先运用图像平......
互联网宽松环境下社交网络语言攻击频发，在极大地占用公共资源的同时传递了负面情绪，不利于网民的理性思考，智能识别并采取相应措施能......
现网运维人力成本高、效率低，如何快速精准识别网络干扰类型、提高运维人员工作效率，成为亟待解决的问题。提出一种基于改进深度残差......
结合火点监测卫星应用特点,针对大幅宽卫星遥感影像自动火点检测时效性差、虚警高等难点问题,提出了基于智能神经网络的双载荷火点......
在中国“智能制造”发展的大潮流下,广泛应用于各个领域的工业机器人（智能设备中的一员）正处于快速发展阶段。在如今的工业生产中,企......
异步电机作为生产、生活中重要动力来源之一,频繁启停、过载运行、部件磨损失效等均易引发电机故障,容易造成安全生产事故、经济损......
随着碳排放的不断增加,能源问题成为了全球关注的重要议题。中央空调系统作为典型的空气调节装置,因其体量大工作时间长等特点,其......
大规模新能源并网发电、大量移动储能装置如电动汽车的普及以及用电个体积极参与电力市场等因素给电网带来了与日俱增的波动性和不......
新型冠状肺炎感染病（COVID-19）爆发并持续蔓延,严重影响了全世界人民的日常生活。为了防止COVID-19的传播,世界卫生组织建议人们在公......
我国是苹果产量最高和种植面积最广的国家,但苹果种植产业整体水平与发达国家仍有差距,病害的产生严重影响苹果的产量和经济效益,......
由于电子信息技术和电子对抗的迅速发展,使得雷达对抗系统成为了当前信息化智能化电子战的研究热点。而雷达对抗系统最重要的功能......
针对低信噪比下，传统方法对复杂雷达脉内调制信号类型识别率低的问题，提出了一种基于深度残差网络的复杂雷达脉内调制信号类型自动识......
辐射源个体识别（Specific Emitter Identification,SEI）技术在电子侦察、无线网络安全、频谱管理等领域有广阔的应用前景。目前,一方......
了解DNA-蛋白质结合的特异性对于理解基因表达、调控机制和基因治疗有着重要的意义,而转录因子是一种常见的DNA结合蛋白。转录因子......
数字化电网是未来电网的发展目标,当下电力物联网和信息网通过万物互联和海量信息为电网数字化建立数据基础,通过5G技术初步发展所......
图像隐写就是在满足不可察觉性的前提下将秘密信息嵌入图像中,然而,在实现秘密通信的同时它也很有可能被犯罪分子所利用,从而危害......
针对行星齿轮箱振动信号相互耦合和故障诊断不准确等问题，提出一种基于特征融合与深度残差网络（ResNet）的行星齿轮箱故障诊断方法。首......
随着我国公路系统的积极建设和机场数量的增多,路面不可避免地会出现不同程度的病害。在这些病害中,裂缝是最常见也是最严重的。现......
传统的视觉位置识别（VPR）方法通常使用基于图像帧的相机，存在剧烈光照变化、快速运动等易导致VPR失败的问题。针对上述问题，本文提出了......
目前,随着互联网的飞速发展,恶意软件的传播更加猖虐,使得传统的恶意软件检测方式不能满足当前的需求。另一方面,恶意软件数量激增......
为解决表情识别任务中表情特征提取困难和单一的问题,提出一种结合深度残差网络与几何特征的表情识别分法.该方法对深度残差网络进......
近年来,我国正在积极建设综合高效的智能运输基础设施。隧道作为重要的交通设施之一,在其长期使用期间,隧道衬砌会不可避免地出现......
老年人情绪波动所引发的心理疾病很容易被忽视,严重威胁老人们的身心健康,因此为预防与及时排解老年人受情绪波动影响产生的心理疾......
当前人工智能领域发展迅速,计算机视觉技术也开始应用于生活中的各个领域,如何将深度学习技术应用于智能监测领域,已成为研究的重......
随着卷积神经网络技术的飞速发展,人脸识别成为模式识别与人工智能领域研究的热点。传统人脸识别方法主要依靠特定场景的手工特征......
伴随着现代遥感科学技术的不断完善与发展,卫星所获取的影像数据的空间、时间和光谱分辨率也在不断提高,为我国农业、水域等领域提......
农作物病害是影响农业经济作物产量和质量的主要危害之一。如何在农作物病害出现之初就能够对病害进行及时的检测与识别,提前防治......
采煤机作为煤炭开采的重要装备,拥有庞大的体型和复杂的构造,其设备安全和稳定对煤炭开采效率有极大影响。由于采煤机工作环境恶劣......
近年来,光场成像技术受到了计算摄影学、计算机图像及光学领域研究人员的广泛关注。目前,由于空间-角度分辨率折中导致的光场成像......
常规去噪方法众多,但每种方法都受某种假设或条件限制.另外,常规去噪方法中一些优化问题具有多个局部极值,导致算法可能收敛到局部......
目的:睡眠呼吸暂停综合征是由于睡眠时上气道通气不畅或堵塞等引起呼吸暂停和低通气,严重影响了人类的健康和正常生活.目前,相关检......
逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR）目前已成为人们获取非合作运动目标高分辨雷达像的常用手段,雷达像的分辨率......
为了使民族纹样非物质文化遗产数字化环节中对作品解读转化的隐性知识发挥充分的作用,同时解决在大数据背景下快速的找到目标纹样......
无人驾驶车辆是当前社会研究的热点方向之一,也是未来交通的发展趋势。在无人驾驶视觉感知中,行人检测与跟踪是其极为重要的组成部......
为分析果树在种植过程中病害的程度和种类,本文提出一种基于改进深度残差网络的果树叶片病害图像识别方法.该网络模型在传统残差神......
针对传统预测模型在样本不足的情形下,无法实现高精度月度供电量预测的问题,提出了一种基于改进的生成对抗网络数据增强方法,能够......
传统喀斯特溶洞识别方法多解性强且效率低下,深度学习方法可以有效解决这一问题。喀斯特溶洞在地震波场上响应特征复杂,目标尺寸较......
溶洞识别对于缝洞型油气藏的勘探与开发具有重要意义。传统溶洞识别方法多解性强且效率低,因此将具有强特征学习能力、高泛化性的......
针对传统自动变速器挡位决策系统人机交互较差的问题,提出了一种基于深度残差网络的智能换挡控制策略.将节气门开度、车速及加速度......
目的:解决目前红枣检测过程中果梗/花萼容易被误识别为缺陷枣的问题.方法:提出一种基于深度学习和图像处理的干制哈密大枣果梗/花......
近年来,由于传统人工提取特征的方法不足以准确表征滚动轴承的健康状态,深度学习算法被逐渐应用于滚动轴承的故障诊断中,它能够自......
伴随着社会经济持续快速发展、城镇化的脚步不断加快,车辆的日益普及,导致交通拥挤加剧,交通环境日益恶化。交通问题在发展中国家......
随着计算机科学的发展,数字图像和视频成为人类获取外界信息的主要来源,而在现实世界的夜晚或者其他低光条件下,我们获得的图像和......
互联网信息持续快速增长,以搜索引擎为代表的网络信息检索方式已不满足用户需求,推荐算法及系统在电商、娱乐、新闻等等行业已获得......
