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近年来,随着人们对海鲜食品的需求增加,海产养殖业取得了蓬勃的发展。为降低人工劳动强度,提高海洋牧场的智能化发展,急需开展海产......
近年来,基于机器视觉的印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)缺陷的检测与识别是半导体产业备受关注的研究课题。机器视觉检测技......
为保证电气化铁路运行的可靠性、经济性,国家铁路大力推广牵引供电无人值守系统,以机器人智能巡检替代劳动强度大、检测质量分散、......
癫痫是一种复杂的脑部疾病,是大脑神经元异常放电在临床上的一种表现。它具有反复性和突发性的特点,给人们的正常生活带来了很大的......
《2018年中国快递发展指数报告》显示快递行业发展迅速,具体表现在包裹的运输数量庞大和运输的频率高。随着快递行业的产业升级,智......
为解决打叶复烤中人工分选纯烟梗、梗头及梗含叶检测效率低、识别误差大等问题,基于深度学习方法建立了一种烟梗在线分类识别模型......
针对无人机航拍汽车作为待检测目标时,现有的检测方法容易出现误检、漏检、定位不准,检测精度和速度难以同时提高的问题,提出了一......
基于原有YOLOv3模型占用存储空间较大,所需初始化数据集样本和参数较多的问题,本文提出了一种基于YOLOv3的深度学习目标检测压缩模......
为了准确检测出装甲车辆目标,提出了一种基于改进YOLOv3的装甲车辆检测方法。收集不同目标类型、尺度、遮挡等条件下的装甲车辆图......
一般基于深度学习的火焰检测方法识别效率不够理想,主要原因是特征提取网络中参数较多。对此,提出了一种基于UO-Net模型的火焰检测......
煤矿井下传送带在无煤或煤量较少的状态下长时间高速运转,会耗费大量的电能.为了节省井下传送带造成的电能损耗,本文提出了一种边......
交通标志牌是道路交通为驾驶者提供的风向标,保障了城市交通的流畅运行。随着人工智能技术与智能交通的结合日趋紧密,交通标志牌的......
为解决卷烟厂烟虫(本研究中特指烟草甲)难识别、识别不精准和难以及时掌握虫情等问题,实现烟虫的精准、高效检测,采用YOLOV3模型对......
YOLOv3目标检测算法检测精度高,检测速度快,能够实现对交通标志的实时检测。但由于YOLOv3模型要求设备具有较强的运算能力及较大的......
为了提高目标检测算法的实时性,提出了一种基于反残差块的轻量级目标检测方法,并将其用于行人检测。利用深度可分离卷积减少模型的......
