卷积神经网络论文

论文摘要为了减少智能车在特定环境下无人驾驶的成本,设计一套卷积神经网络行为克隆方法的无人驾驶系统。该系统模仿人类学习的过程,通过卷积神经网络预测车辆状态方法实现无人驾驶。采用普...

论文摘要为了解决复杂图像背景条件下高压塔上鸟巢检测的问题,提出一种基于FasterR-CNN的多尺度高压塔鸟巢检测方法.在特征提取方面,通过改进基于卷积神经网络的ResNet-...

论文摘要内泄漏是液压缸最常见故障,严重影响液压缸的正常工作,因此对其在线测量显得尤为重要。提出内泄漏在线测量的工作原理,包括在线测量系统、应变片的固定方式和流量-应变信号转换的...

论文摘要准确的机票低价预测有助于民航需求与供给的灵活对接及民航资源的充分利用.机票价格波动性大、随机性强、易受到诸多因素的影响,使得机票价格预测成为了一个极具挑战的问题.充分考...

论文摘要由于高光谱遥感图像光谱维度大,标注样本相对较少,提出了一种结合主成分分析和改进的二维卷积神经网络的高光谱遥感图像的分类方法。首先,通过主成分分析,降低光谱维度,消除光谱...

论文摘要针对无人艇采用单目视觉的方式应用于水上搜救的问题,提出一种基于救生衣的目标检测算法.目标定位采用基于RGB颜色特征的方法,分割出图像中目标区域并进行定位.因卷积神经网络...

论文摘要单阶段多框架目标检测算法在目标检测领域取得了成功的应用,但其针对公共数据集中船舶检测的平均精度明显低于其它刚体类目标类别,同时现有公开数据集中的船舶数量较少且类别单一。...

论文摘要针对电站锅炉燃烧效率经典建模方法精度较低的问题,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的新型建模方法。通过分析影响锅炉燃烧效率的各项因素,建立了以锅炉负荷、一二次风配风方...

论文摘要准确地进行交通流预测对保障公共安全和解决交通拥堵具有重要的意义,是近些年来具有挑战性的课题之一。本研究提出了一种基于长时卷积深度网络的交通流预测方法,将交通网络进行格网...

论文摘要针对车身灰尘堆积、色彩蜕变以及不同光照条件下的颜色变化等情况导致的车辆颜色识别准确率低的问题,提出一种基于多颜色空间卷积神经网络的车辆颜色分类方法,结合多颜色空间信息及...

论文摘要针对目前传统方法无法准确快速判断系统暂态电压稳定性的问题,提出一种基于特征量和卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNN)的暂态电压稳...

论文摘要智能交通和自动驾驶成为当下研究的热点问题,而交通标志识别是其中必不可少的一项关键性技术,当下急需一种准确、高效的交通标志识别方法。针对以上问题,文中构建了一种基于深度学...

论文摘要提出一种基于LSTM-Attention网络的短期风电功率预测方法。首先,使用LSTM网络对数值天气预测（NWP）数据的特征信息进行提取,同时采用注意力机制有效分析了模...

论文摘要针对弹载图像目标检测存在适应性不足和智能度不高的问题,阐述了基于卷积神经网络的单帧和多帧图像目标检测算法;提出了在应对恶劣天气、目标旋转及尺度变化、精度速度权衡等难点中...

论文摘要针对当前基于视频图像的场面监视目标检测方法存在定位误差较大,识别准确率低等问题,建立一种结合目标运动信息的机场场面运动目标检测方法:利用倾向流法提取出运动目标在图像中的...

论文摘要针对目前无人驾驶的避障环节中,现有方法对障碍物位置信息处理过慢、及时性差,导致无人驾驶避障反应过慢或过急引起汽车失衡或失控的问题,设计了一种基于卷积神经网络的无人车避障...

论文摘要车牌识别技术作为智能交通系统的核心课题之一,一直受到广泛的关注.近年来深度学习技术的迅速发展,更是为其提供了一种良好的解决方案.但实际场景下,研究者有时很难收集到足够的...

论文摘要针对卷积神经网络在土地覆盖分类中卷积层尺寸过大问题,研究了一种适用于土地覆盖分类像素级分类的土地覆盖分类模型。以陆地卫星中分辨率影像和快鸟高分辨率影像为实验数据,对比了...

论文摘要交通标志识别作为自动驾驶系统和驾驶员辅助系统中的重要组成部分,对行车安全有着直接的影响。以真实场景下采集的比利时交通标志数据集为研究对象,通过对交通标志图像特点的研究,...

论文摘要针对传统故障诊断方法诊断过程复杂、效果不佳的问题,提出一种基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法。首先选取不同故障的振动信号进行归一化处理,然后把1维的振动信号转化成2...