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针对目前高精度语义分割模型需要大量计算资源，难以在硬件存储和计算力有限的嵌入式平台上部署，提出了一种基于特征融合和注意力机制......
音乐是一种被大众认可的艺术形式,随着科技进步,数字化音乐已成为音乐传播与存储的重要载体。音乐自动转录是一项将音乐信号数字化......
深度卷积神经网络在计算机视觉的各个领域取得了突破性的进展,然而部署这些网络却需要大量的存储和计算成本,这阻碍了它们在物联网......
近年来,以卷积神经网络为代表的深度学习方法取得了巨大进步,并被广泛应用于各种计算机视觉任务,如自动驾驶、工业缺陷检测和智能......
在水下生物检测中，经典目标检测模型由于体积大、参数量多，不适用于微小型水下硬件设备，而现有轻量化模型又难以平衡检测精度和实时性......
近些年来,深度神经网络飞速发展并广泛应用于众多领域,例如计算机视觉、自然语言处理、语音识别、情感分析、文本特征提取、生物信......
针对目标检测模型应用于桥梁裂缝检测时检测精度不高、模型参数量大等问题,提出一种基于深度分类的轻量级格网桥梁裂缝检测技术。......
近些年深度卷积神经网络的快速发展促使图像识别、目标检测、图像分割等领域准确率大幅提升,基于深度学习的图像技术被广泛应用于......
随着计算机硬件能力的提升以及大数据时代的到来,深度学习技术得到了极速发展。相较于其他机器学习领域的智能算法,深度学习模型使......
车牌的检测与识别是智能交通领域的重要研究问题,近年来,特定场景下的自动车牌识别有着较为广泛的应用。但复杂场景尤其是不确定拍......
通信信号调制识别是一种识别所接收的未知通信信号调制类别的技术,同时也是对信号下一步分析的关键基础。几年来随着人工智能技术......
近年来,卷积神经网络作为机器学习的热点内容以及深度学习算法之一,已经在图像识别等多个领域成功应用.随着研究的深入,为了构造出......
随着卷积神经网络的发展,网络的层数不断增加,参数量与计算量成倍增长,对硬件的存储资源和计算资源要求越来越高,也对神经网络在工......
近年来,以卷积神经网络为代表的深度学习技术已被应用于越来越多的场景中。然而,卷积神经网络的体积和计算量通常过于庞大,对内存......
交通标志检测技术是高级辅助驾驶和自动驾驶的关键技术,也对智能交通系统的运行起着重要作用。自然场景中交通标志检测存在交通标......
目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向,广泛应用于交通、医疗等诸多领域。目前基于深度学习的目标检测算法在精度上取得了突破......
随着万物互联时代的到来,物联网设备在数量爆炸式增长的同时产生了海量的实时数据,传统的云计算方式无法满足计算需求,边缘计算作......
随着图像处理需求增多,深度学习的作用显著提高,图像处理深度学习模型在生活、生产、安防等领域的作用显著提升,如YOLO、SSD等目标......
随着经济的迅速发展、世界人口的指数级增长以及城市化进程的加快,音乐演唱会、体育赛事等人群聚集活动愈加频繁。然而,人群过于密......
近些年来,由于深度神经网络（尤其是卷积神经网络,CNN）的发展,全世界见证了各类计算机视觉任务的成功,例如图像分类、目标检测以及视......
面向边缘智能的视频行为识别技术一直是计算机视觉研究的热点方向。该技术将直接推动多媒体物联网和工业物联网相关应用的发展。在......
卷积神经网络在计算机视觉等多个领域应用广泛,然而其模型参数量众多、计算开销庞大,导致许多边缘设备无法满足其存储与计算资源要......
施工人员检测在施工管理工作中有重要的应用价值.施工现场图像背景复杂且视角多样,给施工人员检测任务带来难度,同时施工现场大多......
为降低弹道目标整体误识别代价,提出了基于代价敏感剪枝(CSP)一维卷积神经网络(1 D-CNN)的弹道目标高分辨距离像识别方法.首先,基......
图像特征点及描述子提取是SLAM、SFM和3D重建等任务的基础,较好的图像特征点及描述子提取算法会对这些任务的进步产生十分重要的作......
期刊
无人机设备算力低下,深度模型计算量过大不适合直接部署,航拍图像目标小并且密集,模型对目标识别分类效果也不佳。为了提高深度模......
针对基于深度学习的目标检测模型面向空基边缘平台计算开销和参数量较大等问题,提出一种面向空基边缘平台的轻量化目标智能检测方......
为实现收获后含杂马铃薯中土块石块的快速检测和剔除,提出了一种基于改进YOLO v4模型的马铃薯中土块石块检测方法。YOLO v4模型以C......
针对卷积神经网络模型体积大、运算量高,在体积小、资源有限的嵌入式平台上运行效率低,而现有轻量化模型无法兼顾检测速度和检测精......
深度神经网络广泛应用于图像分类、物体检测和语音识别等领域之中。然而,神经网络庞大的存储和算力需求严重阻碍了其被大规模地部......
近年来,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)技术在诸如人脸识别,行人检测,自动化生产等场景中获得了广泛的应用。然......
近年来随着数字技术的发展以及有效数据的不断增加,人工智能中出现了深度学习这一新研究方法,该方法在解决复杂学习的问题上充分体......
学位
人脸检测技术是人脸对齐、人脸识别等人脸相关任务的重要支撑,在现实生活中有广泛应用。现有人脸检测模型可以分为深度人脸检测模......
近年来,卷积神经网络在机器学习与计算机视觉领域取得了巨大成功,如图像分类、语义分割、目标跟踪、对象检测等领域。由于巨大的存......
由选择性激光熔覆技术制备的金属点阵结构,因其结构本身‘镂空’的特性,与传统金属材料相比在轻量、强度和功能性等方面具有非常大......
智能驾驶是帮助驾驶员在汽车行驶过程中识别路况做出相应判断与响应的技术,利用车载传感器获得环境信息,通过对所得信息的综合运算......
实现自动驾驶的一个重点是对街道场景的理解,图像语义分割可以为街道场景的理解提供像素级别的丰富信息,运用这些信息可以对街道场......
随着无人机硬件成本的降低和深度学习算法的发展,部署在无人机终端的实时目标检测算法在诸多领域展现出广泛的应用前景。然而,嵌入......
为更高效利用变电站巡检机器人开展电力巡检工作,满足电力行业发展对智能化巡检的需求,研究了面向电力巡检机器人的电力设备状态检......
计算复杂度一直制约着目标检测算法在边缘端设备中的部署,利用模型剪枝方法,对流行的目前检测算法YOLOv3进行了精简,提出了一种适......
常见的目标检测模型由于模型参数量较大,往往难以部署在无人机、卫星等移动嵌入式设备上。为了对船只进行实时监测,将目标检测模型......
日益增长的铁路行车里程对铁路安防提出了更高的要求,传统铁路安防主要依靠人力视频监控来监测外来入侵人员,如今这种传统安防模式......
