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实现果实采摘作业的自动化和智能化是现代农业的必然选择,而它的关键技术是采摘机器人视觉感知系统对果实的目标检测。精准高效的......
目前全球大约有2.85亿视力障碍人士,他们因失去视觉这一重要信息源而渐渐被社会边缘化。通过将视觉图像处理技术应用到盲人辅助系......
交通标志识别在驾驶辅助系统和交通安全方面发挥着重要作用。卷积神经网络在计算机视觉任务上取得了重大的突破,并在交通标志检测......
针对现有目标深度神经网络检测准确度低和实时性差的问题,提出一种面向无人机(UAV)飞控平台的实时道路目标深度神经网络检测方法。......
在YOLOv2算法的基础上,根据实际道路环境的变化对YOLOv2-voc的网络结构进行改进,基于ImageNet数据集和微调技术得到分类训练网络模......
甲骨文作为古文字在当前出版物上多以图片的形式出现,这给检索带来了困难,同时为释读和识别甲骨字带来了挑战。近些年传统的模式识......
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在钢材工件等金属工业产品生产中,每个生产工件上会采用不同的字符组成来标注其专属的生产标号,从而便于对其生产的监控、配套的管......
近年来,由于第三方施工单位使用挖掘机和推土机的盲目施工,导致燃气管道被损坏的现象越来越多,严重降低了人们的安全系数,也在社会......
车辆检测是传统目标检测的一个实际应用领域,在监控、无人驾驶和智能交通等领域拥有广泛的应用前景。传统的车辆检测算法受限于提......
视觉感知为人类提供了关于周围环境丰富而复杂的信息集,人们非常依赖视觉输入来执行许多重要功能,失去视觉将会给人们带来许多不便......
针对现有视觉目标跟踪方法精度不高的实际问题,提出了一种融合改进YOLOv2网络的视觉多目标跟踪方法.首先,优化了原有YOLOv2网络结......
一般火焰检测方法由于对复杂场景的应变能力较差,因此检测率较低。文中提出了一种基于改进的YOLOv2网络的深度学习火焰检测方法,来......
船只的实时检测对于维护海上航运安全十分重要。基于监控视频数据构建了针对船只检测的数据集,将YOLOv2网络架构应用于船只检测,并......
本文采用YOLOv2深度学习模型对双足机器人拍摄到的第一帧图像进行目标定位检测,接着通过传统的Camshift算法对后续图像中的目标进......
针对目前喷码识别存在人工检测效率低、视觉检测准确率低、通用性差现状,本文以“易拉罐喷码在线智能识别技术研发”为题,重点研究......
基于多角度的人脸检测越来越受到关注,特别是在公安领域侦破案件过程中,通过捕捉人脸图像对犯罪嫌疑人进行检测识别被广泛应用。但......
随着智能驾驶的发展,交通标志检测和识别成为车辆智能技术的重要功能之一。交通标志检测效果因受到现实交通场景的复杂性如光照条......
随着现代信息技术的发展和社会生活水平的不断提升,用户对家居安防需求也随之增加。近年来,安防行业开始和家居行业、互联网行业、......
在近些年,深度学习算法有着飞速的发展,其核心为卷积神经网络。卷积神经网络应用及其广泛,在图像识别分类、自然语言处理、情感分......
随着我国经济迅速发展,机动车辆的保有量也呈现大规模增长。随即过多的机动车数量给我国交通安全带来了巨大的挑战。近年来自动驾......
随着我国高速铁路技术的发展及其对自动化需求的提高,越来越多的牵引变电所向无人值守化发展,变电所中视频监控及巡检系统的智能化......
针对YOLOv2算法实际检测到的小尺寸交通标志质量不佳,识别率低,实时性差的问题,提出一种基于改进YOLOv2的交通标志检测方法.首先,......
为了提高行人检测方法的准确率,针对行人图像特征,提出一种基于深度残差网络和YOLO(you only look once)方法的行人检测方法。以加......
针对现有传统民居识别研究缺乏的现状,文章基于改进当下主流识别网络YOLOv2提出了一种山西传统民居门窗识别方法,通过增设卷积层、......
回 回 产卜爹仇贱回——回 日E回。”。回祖 一回“。回干 肉果幻中 N_。NH lP7-ewwe--一”＄ MN。W;- __._——————》 砧叫]们......
路面灌封裂缝对路面使用寿命的影响较为突出,为了解决目前灌封裂缝检测技术匮乏的问题,文中提出了一种基于改进Faster R-CNN的路面......
针对隧道环境下行驶车辆视频的数据采集技术中检测速度慢、鲁棒性较差等问题,文中提出基于YOLOv2实时检测算法,采用小批量梯度下降......
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综采工作面煤层走向复杂,采用"一刀切"的开采方法会加速滚轮截齿的磨损,同时开采效率也大幅降低,对煤岩的精准识别是解决此类问题......
在严格受控环境下,人脸识别具有非强制性、易获取性、易接受性等优势,在公共安全领域得到了广泛应用。在实际应用中采集到的多是侧......
为克服传统船舶检测方法提取的特征在复杂多变的实际海域场景中泛化能力差而导致船舶检出率和识别率较低这一问题,提出一种基于YOL......
针对目前多数在线训练跟踪算法实时性差和准确率低的问题,提出了一种基于YOLOv2的离线训练目标车辆跟踪算法。首先,该算法采用了YO......
车辆目标检测是自动驾驶中的一个重要环节。针对复杂场景下的车辆目标检测模型检测速度慢,检测精度和召回率低等问题,以YOLOv2网络......
近年来,目标检测取得了巨大进展,在严重遮挡、模糊、姿态多变等条件下,都能取得较好的检测效果,但对于密集目标的检测仍是一项具有......
目标的检测、跟踪、定位和预测在实际生活中的应用率越来越高,使得其研究价值和实际使用价值直线升高、逐渐成为计算机视觉的重要......
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为实现精确实时的车辆检测,本文算法基于迁移学习思想,以深度学习实时检测算法YOLOv2为基础。使用在大规模数据集上预训练得到的分......
随着社会经济的高速发展,我国汽车保有量不断增长,所面临的涉车违法犯罪事件逐年上升,而现有的交通管制技术落后且智能化程度低。......
以智能交通作为切入点,实现智慧城市是未来城市发展的一个方向。车牌识别作为智能交通管理中的重要组成部分,在缓解交通拥堵、节省......
学位
煤矿井下的行人检测对于保障井下作业人员的安全至关重要。煤矿井下光照暗、粉尘大,直接用YOLOv2检测井下行人,准确率低,仅达到54.......
目标检测是计算机视觉基本任务之一,随着深度学习时代的到来,基于卷积神经网络的目标检测算法得到长足的发展,然而算法的产品化落......
