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为对超声内镜检测返回的胰腺图像实现智能癌变诊断，将经典分类识别网络AlexNet和SE注意力机制进行结合，提出的SE-AlexNet网络可以准......
钢板是钢铁生产的重要原料,广泛应用于航空航天、生产制造等领域。但是,在实际生产中,钢板表面会产生各种缺陷,这些缺陷极大地影响......
针对电网在台风、冰冻等极端条件下发生故障的诊断问题，提出利用标准遥信及广域测量系统（wide area measurement system,WAMS）数据训......
21世纪以来,随着机器人技术的不断发展,自主移动机器人得到了广泛的应用。如何保障机器人在复杂工作环境及有限硬件算力资源的情况......
尼龙套是高速铁路接触网中吊弦的重要组成部分之一，它的缺失容易造成承力索烧伤，使铁路存在重大安全隐患。然而“尼龙套缺失”这一目......
随着心脑血管疾病发病率的提高,血管介入手术以其诸多优点成为治疗心脑血管疾病的选择之一。血管介入手术机器人作为辅助医生完成......
无人机具有便于携带、价格便宜、拍摄灵活等优点,被广泛应用于航空摄影测量之中;但无人机影像缺少位姿信息,需要通过控制点、GNSS......
表情识别作为人机交互应用中的一个重要研究方向,在安全、教育、辅助医疗、娱乐等领域有着广泛的应用。在现实生活环境中,人脸表情......
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......
卫星遥感技术的快速发展为土地利用变化的检测提供了重要的技术支撑。为了进一步提高土地利用变化的检测精度,提出了AlexNet和支持......
人脸表情会受到姿势、物体遮挡、光照变化以及人种性别年龄等因素的影响,需要卷积神经网络更有效准确地学习特征。AlexNet在表情识......
目的:利用2D/3D U-plus-net提高心脏自动分割的准确率。方法:收集郑州大学第一附属医院60例患者胸部扫描CT图像(数据A)及中国科学......
近年来在实际生活中经常遇到各种飞行的无人机,而对于远距离的无人机存在着不能准确识别的情况,基于这一问题,根据每种无人机都具......
高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关,由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显,需要进行长期监测,因此急需找......
针对复杂电磁环境下雷达对干扰信号的分类识别问题,研究了射频噪声干扰、噪声调幅干扰、噪声调频干扰、匀速距离波门拖引干扰、速......
脑微出血(Cerebral microbleeds,CMBs)是脑小血管病、认知功能障碍等疾病的出血性影像学标志物和重要诊断标志物。可靠的检测出脑......
为实现多种类水稻病害的自动识别,采用卷积神经网络对水稻干尖线虫病、白叶枯病、细菌性条斑病等8种水稻叶部病害图像进行识别。将......
刺绣作为中国传统的手工技艺,是非物质文化遗产不可或缺的一部分。本文针对苏绣、蜀绣、粤绣、湘绣以及青海地区特有的土族盘绣五......
细菌食源性中毒问题一直是疾控领域需要受到重视且棘手的问题。其中,肉毒梭菌是一种重要的食源性致病菌。传统的检测一般需要5-10......
地震后应急期内的首要任务是评估灾区建筑结构损伤程度,并根据评估结果迅速组织应急排险、恢复重建等工作。传统的评估方法往往受......
近年来,随着我国工业水平的不断提高,国家电力系统的总体布局也逐渐得到完善,人们的生活生产水平也有了明显提高。但是,在电能输送......
目前,大豆表型性状的测定基本靠人工完成,劳动强度高、测量周期长、效率低下、程序繁琐、精度较低,已经严重制约了我国大豆种业发......
当今,计算机视觉和图像处理技术越来越多地应用在工程领域,特别是在病害检测和质量控制方面.传统的油石比检测方法存在费时耗力,污......
目的地表覆盖监测是生态环境变化研究、土地资源管理和可持续发展的重要基础,在全球资源监测、全球变化检测中发挥着重要作用。提......
随着交通问题的增多,智能交通系统(Intel igent Transportation System,简称ITS)应运而生.交通标志识别(Traffic Sign Recognition......
针对手写希腊字母识别的问题,使用了一种基于卷积神经网络(AlexNet)的图像识别方法。利用采集的手写体希腊字母大小写样本,对其预......
近些年水下图像资源已经引起海洋生态学家对鱼类种群研究的关注,鱼品种的识别既是海洋鱼类资源探测的第一步,也是有效开发利用海洋......
自然环境中的鱼类形状种类繁多且易受到不同光线和背景环境影响,导致一些传统的基于颜色纹理或特征点提取的鱼类识别算法识别精度......
在家用低压交流供配电系统中,串联故障电弧发生时线路电流的有效值范围与正常运行时线路电流有效值范围有很大程度的重叠,因此具有......
为了实现PET瓶坯的缺陷检测,本文采用了基于深度神经网络通过迁移学习的方法进行缺陷检测。搭建了PET瓶坯缺陷检测系统平台。通过......
本章描述了基于Alexnet、深度学习战场装甲车辆图像识别系统的设计详情。从多方面介绍了系统设计情况、各功能块、结果显示与分析......
回顾了卷积神经网络的发展历程,介绍了卷积神经网络的基本运算单元。在查阅大量资料基础上,重点介绍了有代表性的AlexNet、VGGNet......
卷积神经网络自诞生以来,其研究与应用备受关注。陶瓷产品器型各异且千变万化,基于内容的传统图像检索因"语义鸿沟"不能切实满足应......
输电线路场景的复杂程度较高,经典卷积神经网络对输电线路场景数据集的分类效果较差。为了解决这一问题,利用卷积神经网络的优势,......
基于法定货币在不同光照下局部特征不同,该文研究一种基于AlexNet的两光照下多类别法定货币识别技术。首先,分析自然光照、紫外光......
由于受观测环境以及雷达参数等因素的影响,构造协方差矩阵的杂波样本数据并不满足独立同分布,导致传统的自适应杂波抑制方法性能降......
目的:提出一种基于脑MRI与深度学习和迁移学习准确区分阿尔茨海默病(Alzheimer'sdisease,AD)与正常老化(normalcontrol,NC)的......
为了在不增加较多计算量的前提下,提高卷积网络模型用于图像分类的正确率,提出了一种基于复杂网络模型描述的图像深度卷积分类方法......
针对复杂背景下的手势识别问题,提出了一种基于改进AlexNet的手势识别方案.根据手势识别问题的特点,方案对训练集中的图片和待识别......
目的：诊断和治疗肺癌的关键因素之一是对纵隔淋巴结的性质做出精准的判定.为了协助医生确诊纵隔淋巴结性质,提出基于人工智能的深度......
通过对Normalization、优化器、激活函数三方面对AlexNet卷积神经网络进行了改进及优化。针对LRN(Local Response Normalization)......
针对水面漂浮物识别中图像数据量少、噪声影响多,导致识别精度低的问题,采用一种基于深度学习的小样本水面漂浮物识别方法进行水面......
随着纺织工业对于布匹生产效率和品质的要求的增长,人工检测已越来越难以满足其的发展需要,目前已有的检测方法存在着成本高、召回......
在人们的生产生活中,每天都有大量的信息产生。随着技术的不断进步,为了便于信息的存储、查询与管理,许多领域开始进行信息的数字......
目前,在农业研究领域有一个关键的课题就是如何控制好田间杂草。化学除草仍是国内田间杂草主要的控制手段,虽然这种方法是及时、高......
随着社会对无纺布需求的日益增长,无纺布成为21世纪新兴的朝阳产业,并广泛应用在医疗卫生、服装、建筑、包装和汽车等领域。但是无......
