卷积神经网络论文

论文摘要针对端对端学习过程中的数据不均衡、时间成本高、输出不够鲁棒等问题,通过数据均衡、图像尺寸变换及双边滤波对数据集进行优化,降低了卷积神经网络(CNN)模型输出的误差,此外...

论文摘要基于计算机视觉的交通标志检测与识别是智能交通中重要的一部分,准确检测将有利于安全驾驶。当前复杂的道路状况使得交通标志的检测和识别很困难,而且车辆在行驶过程中不稳定以及光...

论文摘要建材商品数字化对有效使用电商平台家居资源具有重要意义,传统分类法未考虑主观特性且大部分特征需人工提取,存在细节特征丢失等问题。提出了一种基于卷积神经网络(简称CNN)的...

论文摘要随着智能化交通的迅速发展,自动车牌识别技术不断提高.现有大多数车牌识别技术能较好识别单行车牌字符信息,但双行车牌识别准确率较低且支持中文双行车牌的识别算法更少.为了有效...

论文摘要针对基于人工提取特征的传统分类方法无法有效表达高空间分辨率遥感影像高层语义信息,且需要大量高质量训练数据,而带标签样本数据匮乏的问题。迁移学习运用已有知识对不同但相关领...

论文摘要针对自动驾驶场景下运动目标检测精度低、速度慢等问题,以YOLOv3为基础,设计更为合理的损失函数。使用K-means算法对数据集中的目标边框进行聚类,通过混合数据集进行...

论文摘要针对无人机(UAV)视频中目标易受到遮挡、形变、复杂背景干扰等问题,提出一种基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法。首先,基于主成分分析(PCA)和卷积神经网络(CNN...

论文摘要提出一种基于拓扑特征分析和深度卷积神经网络的配电网网架结构坚强性评估方法。将考虑分布式电源出力不确定性的配电网运行状态与配电网拓扑特性相结合,构建涵盖可靠性、运行裕度和...

论文摘要随着电力系统规模的增大,通过传统数值方法计算系统特征值来进行小干扰稳定评估已无法满足实时分析的要求。因此,提出了一种基于深度学习(卷积神经网络)的电力系统小干扰稳定评估...

论文摘要针对城市公交客流存在随机性、时变性和不确定性的问题,文中提出了一种基于无监督特征学习理论和改进卷积神经网络的短时公交站点客流预测模型,以为市民提供实时、准确、有效的公交...

论文摘要随着遥感图像采集技术的迅速发展,传统的遥感图像处理方法已经不能满足当前实际的生产需要。近年来,深度学习模型的流行为遥感图像分类问题的解决提供了新的途径。因此,为了进一步...

论文摘要为了提高卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork,CNN)的分类性能,提出CNN综合模型,以及CNN与时域仿真相结合的暂态稳定评估解决思路。首...

论文摘要高效准确的短期电力负荷预测能帮助电力部门合理制定生产调度计划,减少资源浪费。深度学习中以循环神经网络（recurrentneuralnetwork,RNN）为主体构建的...

论文摘要图像分割是遥感解译的重要基础环节,高分辨率遥感图像中包含复杂的地物目标信息,传统分割方法应用受到极大限制,以深度卷积神经网络为代表的分割方法在诸多领域取得了突破进展。针...

论文摘要针对盒装水饺中的异物严重危害消费者身心健康,以及传统金属检测机只能检测金属、检测结果无法直观可视的现状,建立一种基于LeNet卷积神经网络（convolutionaln...

论文摘要目的为了改善传统机器检测印刷产品缺陷存在误费率高的不足。方法提出以卷积神经网络为控制核心的印刷品缺陷检测系统。设计可在实际检测中应用的卷积神经网络,设计在线印刷质量检测...

论文摘要本文利用卷积神经网络算法,提出了基于InceptionV3的服装分类模型。首先对服装数据集进行分类,然后将分类好的数据放入神经网络的模型中训练,InceptionV3模...

论文摘要深度卷积神经网络在图像识别领域有着优异的表现。应用卷积神经网络的一种模型残差网络模型,并进行对其改进,实现一种50层的压缩残差网络模型,进行食物图像识别。使用压缩残差网...

论文摘要为解决高速铁路周界入侵高可靠度检测的难题,研究基于深度学习的异物入侵实时检测算法。针对深度卷积神经网络存在内存占用量大和检测耗时长的问题,提出以特征图L1范数为准则的递...

论文摘要为了实现金属灭弧栅片表面缺陷的自动检测,引入了CCD成像系统并提出了表面缺陷检测三步法:第一步对原始图像进行去噪,第二步将灭弧栅片从背景中提取出来,第三步利用分类器对缺...