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基于颜色特征的数字钻孔图像溶隙结构识别方法
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作者 李立 余翠 +2 位作者 孙涛 韩增强 唐新建 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期3274-3281,3290共9页
针对数字全景钻孔摄像系统获取的实测图像,提出了一种基于颜色特征的数字式钻孔图像溶隙结构识别方法。利用岩层中的典型结构,如土质层、溶隙在颜色上与普通岩石具有较大差异性的特点,首先建立了一个自适应HSV颜色空间溶隙结构检测模型... 针对数字全景钻孔摄像系统获取的实测图像,提出了一种基于颜色特征的数字式钻孔图像溶隙结构识别方法。利用岩层中的典型结构,如土质层、溶隙在颜色上与普通岩石具有较大差异性的特点,首先建立了一个自适应HSV颜色空间溶隙结构检测模型,利用该模型获取溶隙结构的二值化图像;对该二值化图像进行滤波处理;然后从处理后的二值化图像进行分区像素密度统计来确定土质层或溶隙区域的深度、面积及方位角等信息,从而实现数字式钻孔图像中溶隙结构的自动识别。通过对大量数字式钻孔图像进行试验并与对应的钻孔雷达图像进行结果对比表明,其方法能对全孔图像的溶隙和土质层进行快速、准确地自动化检测与定位,为钻孔图像岩体结构的自动识别与工程应用提供了一种新的可靠方法。 展开更多
关键词 数字式钻孔图像 自适应HSV颜色空间模型 图像识别 溶隙检测 土质层检测
基于边缘轮廓特征的变电站GIS典型缺陷检测 预览
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作者 杜晨 侯悦民 张伟 《机械工程师》 2019年第2期44-45,49共3页
传统人工手动利用X射线检测GIS开关对评定人员的技术素质、经验及外界条件都有很高的要求。评定人员工作量大、易受强光影响、效率低,且由于X射线极易对人体造成伤害,拍摄现场更是存在很大的安全隐患,远离拍摄现场又会造成操作复杂。针... 传统人工手动利用X射线检测GIS开关对评定人员的技术素质、经验及外界条件都有很高的要求。评定人员工作量大、易受强光影响、效率低,且由于X射线极易对人体造成伤害,拍摄现场更是存在很大的安全隐患,远离拍摄现场又会造成操作复杂。针对这些问题,根据现下热门的智能化系统,结合图像处理、图像特征提取及图像识别算法,提出一种基于X射线成像技术的GIS开关的典型缺陷智能识别系统。针对图像拍摄传输过程中产生的噪声影响,对图像进行前期预处理;为减少识别所耗时间,对图像进行压缩;为获取图像轮廓特征,对图像进行边缘检测及数字形态学处理;最后采用LIBSVM对特征集训练。实验结果表明,该系统前期预处理能够很大程度上还原图像边缘信息,图像在压缩时最大程度保留边缘特征信息且智能识别系统识别率达到85%以上。 展开更多
关键词 数字X射线成像 图像预处理 图像边缘检测 图像特征提取 图像识别
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基于彩色图像分割的数字技术图像识别方案研究 预览
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作者 吕雪 吴轩 《机床与液压》 北大核心 2019年第12期157-162,共6页
数字图像处理技术对于艺术领域的影响越来越大,特别是图像分割技术。针对美术图像识别中的分割精度问题,提出了一种基于canny算子边缘检测和GrabCut算法的美术图像自动分割方案。首先,通过RGB模型对图像进行预处理,实现对图像进行平滑... 数字图像处理技术对于艺术领域的影响越来越大,特别是图像分割技术。针对美术图像识别中的分割精度问题,提出了一种基于canny算子边缘检测和GrabCut算法的美术图像自动分割方案。首先,通过RGB模型对图像进行预处理,实现对图像进行平滑和锐化。然后,采用canny算子边缘检测对待分割图像进行平滑滤波并计算梯度值。最后,采用GrabCut算法在RGB颜色空间中进行最小化能量函数计算,并按照随机的方法将分割区域与其他区域进行合并从而构造出一张分割图。实验对比结果表明:在直接视觉和量化分析上,相比现有分割算法,提出的方案表现出更好的分割效果。 展开更多
关键词 美术图像 图像识别 彩色图像分割 图像处理 GRABCUT CANNY
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基于卷积神经网络的盲文音乐识别研究 预览
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作者 刘彪 黄蓉蓉 +1 位作者 林和 苏伟 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期186-193,共8页
盲人音乐家在交流创作的音乐作品时面临着人工转换和效率较低的问题,信息科学与技术的迅速发展为解决此类问题提供了许多解决方案。虽然目前有许多盲文音乐作品的识别方案,但其存在识别效率低和兼容能力不足等缺点。为了避免传统方案在... 盲人音乐家在交流创作的音乐作品时面临着人工转换和效率较低的问题,信息科学与技术的迅速发展为解决此类问题提供了许多解决方案。虽然目前有许多盲文音乐作品的识别方案,但其存在识别效率低和兼容能力不足等缺点。为了避免传统方案在盲文音乐图片特征提取时过多依赖人工经验,通过研究提出并设计了基于卷积神经网络的识别模型。在对盲文音乐图片的样例数据进行预处理之后,通过多次反复迭代训练,模型就可学习到盲文音乐图片中音乐符号的特征。实验结果表明,该模型的识别有效性和较强的泛化能力为盲文音乐作品的识别提供了一种新的解决方案。 展开更多
关键词 机器学习 盲文音乐识别 卷积神经网络 深度学习 计算机视觉 图像识别 人工智能 图像处理
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基于R-FCN深度卷积神经网络的机器人疏果前苹果目标的识别 预览 被引量:1
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作者 王丹丹 何东健 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期156-163,共8页
疏果前期苹果背景复杂、光照条件变化、重叠及被遮挡,特别是果实与背景叶片颜色极为相近等因素,给其目标识别带来很大困难。为识别疏果前期的苹果目标,提出基于区域的全卷积网络(region-based fully convolutional network,R-FCN)的苹... 疏果前期苹果背景复杂、光照条件变化、重叠及被遮挡,特别是果实与背景叶片颜色极为相近等因素,给其目标识别带来很大困难。为识别疏果前期的苹果目标,提出基于区域的全卷积网络(region-based fully convolutional network,R-FCN)的苹果目标识别方法。该方法在研究基于ResNet-50和ResNet-101的R-FCN结构及识别结果的基础上,改进设计了基于ResNet-44的R-FCN,以提高识别精度并简化网络。该网络主要由ResNet-44全卷积网络、区域生成网络(Region Proposal Network,RPN)及感兴趣区域(Region of Interest,RoI)子网构成。ResNet-44全卷积网络为基础网络,用以提取图像的特征,RPN根据提取的特征生成RoI,然后RoI子网根据ResNet-44提取的特征及RPN输出的RoI进行苹果目标的识别与定位。对采集的图像扩容后,随机选取23591幅图像作为训练集,4739幅图像作为验证集,对网络进行训练及参数优化。该文提出的改进模型在332幅图像组成的测试集上的试验结果表明,该方法可有效地识别出重叠、被枝叶遮挡、模糊及表面有阴影的苹果目标,识别的召回率为85.7%,识别的准确率为95.1%,误识率为4.9%,平均速度为0.187s/幅。通过与其他3种方法进行对比试验,该文方法比FasterR-CNN、基于ResNet-50和ResNet-101的R-FCN的F1值分别提高16.4、0.7和0.7个百分点,识别速度比基于ResNet-50和ResNet-101的R-FCN分别提高了0.010和0.041s。该方法可实现传统方法难以实现的疏果前苹果目标的识别,也可广泛应用于其他与背景颜色相近的小目标识别中。 展开更多
关键词 图像处理 算法 图像识别 小苹果 目标识别 深度学习 R-FCN
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基于机器学习识别与标记分水岭分割的盲道图像定位 预览 被引量:1
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作者 魏彤 周银鹤 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期201-210,共10页
视觉导盲仪是一种旨在解决盲人出行困难的导盲设备,为了实现视觉导盲仪诱导盲人找到盲道并沿盲道行走,提出了一种基于机器学习识别与标记分水岭分割的盲道图像定位算法,通过离线训练与在线的识别、分割来定位盲道区域。首先对盲道图像... 视觉导盲仪是一种旨在解决盲人出行困难的导盲设备,为了实现视觉导盲仪诱导盲人找到盲道并沿盲道行走,提出了一种基于机器学习识别与标记分水岭分割的盲道图像定位算法,通过离线训练与在线的识别、分割来定位盲道区域。首先对盲道图像进行视角变换的预处理,根据盲道的地面方程将变化的倾斜视角转换为固定的俯视视角,消除射影变换带来的失真;然后利用局部二进制模式描述子提取鸟瞰图的纹理特征,以自适应增强学习算法离线训练盲道识别分类器;进而利用分类器对鸟瞰图像进行在线识别,粗略确定盲道区域;最后将识别结果进行形态学处理后作为标记,利用标记分水岭算法得到精确分割的盲道区域并定位盲道中心线。在研制的视觉导盲仪上进行验证,结果表明盲道定位准确率达到了95.44%,速度平均每秒8帧,具有高准确率的同时达到实时性要求,为盲道的准确三维定位提供了必要条件。 展开更多
关键词 盲道图像定位 视角变换 图像识别 图像分割
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基于图像识别的液压支架护帮板收回状态监测方法 预览
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作者 王渊 李红卫 +2 位作者 郭卫 贺海涛 郏高祥 《工矿自动化》 北大核心 2019年第2期47-53,共7页
针对现有接触式液压支架护帮板状态监测方法在矿井雾尘环境下应用存在故障率高、测量结果容易受机身倾斜等因素影响等问题,提出了一种基于图像识别的液压支架护帮板收回状态监测方法。该方法利用雾尘图像清晰化算法与机器视觉测量方法... 针对现有接触式液压支架护帮板状态监测方法在矿井雾尘环境下应用存在故障率高、测量结果容易受机身倾斜等因素影响等问题,提出了一种基于图像识别的液压支架护帮板收回状态监测方法。该方法利用雾尘图像清晰化算法与机器视觉测量方法对液压支架护帮板的收回角度进行监测,通过测量护帮板角度来确定液压支架护帮板的收回状态。首先采用改进的暗通道先验算法与导向滤波多尺度Retinex算法对采集的图像进行去雾处理,对经去雾处理的图像进行小波融合,着重恢复雾尘图像的边缘细节信息;然后利用机器视觉测量方法对融合图像的感兴趣区域(ROI)进行提取、二值化、水平和垂直投影处理,提取骨架、骨架像素点,拟合生成直线,由已标定好的CCD相机进行坐标变换,输出护帮板真实角度,进而判断护帮板是否收回。实验结果表明,该方法实现了煤矿井下雾尘图像的清晰化处理,保留了图像细节,且测量精确度高,综合误差小于2°,满足对护帮板的监测要求。 展开更多
关键词 煤炭开采 液压支架 护帮板收回状态 非接触监测 图像识别 图像融合 图像去雾 机器视觉 多尺度RETINEX
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计算机图像识别在玉米生长模型中的应用 预览
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作者 李洁 滕振芳 吴伟刚 《农机化研究》 北大核心 2020年第6期25-28,72共5页
为了应对玉米植株的自动化监控,有效预测玉米产量,设计了玉米的生长模型系统。该系统以图像识别技术为基础,选择植株形貌参数,可有效预测玉米果实质量。整个系统包含图像分析、生长参数分析和玉米生长模型系统3部分。首先进行图像灰度... 为了应对玉米植株的自动化监控,有效预测玉米产量,设计了玉米的生长模型系统。该系统以图像识别技术为基础,选择植株形貌参数,可有效预测玉米果实质量。整个系统包含图像分析、生长参数分析和玉米生长模型系统3部分。首先进行图像灰度化处理,进行二值分割,后采用中值滤波改进方法去除噪声;最后采用Hilditch细化算法,得到玉米植株骨架图。利用本系统对同一玉米植株进行27天观察,探索植株高度H、宽度W和节结个数N与时间之间的关系。系统以植株高度H、宽度W和节结个数N作为自变量,以植株玉米果实质量作为应变量,建立关系式,预测结果与实际结果吻合良好。 展开更多
关键词 玉米生长模型 图像识别 图像分割 图像细化
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基于无人机的水肥一体化玉米出苗率估算方法与试验 预览
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作者 刘志 贺正 +1 位作者 苗芳芳 贾彪 《浙江农业学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期977-985,共9页
出苗率是西北地区春播玉米夺得高产的前提保障。针对宁夏大面积玉米种植过程中人工统计出苗状况工程量大、耗时费力、误查漏数等现象。本文设计不同氮素处理试验,运用无人机搭载数码相机获取玉米苗期高清图像,运用MATLAB软件中ORB算法... 出苗率是西北地区春播玉米夺得高产的前提保障。针对宁夏大面积玉米种植过程中人工统计出苗状况工程量大、耗时费力、误查漏数等现象。本文设计不同氮素处理试验,运用无人机搭载数码相机获取玉米苗期高清图像,运用MATLAB软件中ORB算法与距离加权融合算法合成无人机图像,通过二值化、腐蚀膨胀等深度优化处理技术得出玉米苗期图像轮廓,然后运用MATLAB软件八位连通域和ARCMAP10.3计算方法自动规划路线并计算出玉米的出苗数量。结合田间人工调查数据,采用线性回归分析方法,建立了人工计数和无人机获取玉米出苗株数之间的线性关系模型。结果表明,线性回归关系模型的决定系数、均方根误差和标准均方根误差分别为0.895、4.359和2.436%。因此,基于低空无人机平台快速获取大田玉米出苗株数,是一种省时省力、高效精准的出苗率获取方法。可为后续玉米高产的准确评估提供技术支持,对于优化宁夏玉米滴灌水肥一体化精准种植技术具有积极意义。 展开更多
关键词 玉米 出苗率 无人机 图像合成 图像识别 图像处理 回归分析
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结合残差学习的尺度感知图像降噪算法
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作者 陈欢 陈清江 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第9期101-107,共7页
提出了一种结合深度学习的图像降噪算法。采用尺度感知边缘保护滤波器对噪声图像进行多尺度分解,利用其尺度感知和边缘保持的特性对图像噪声等小结构信息进行移除,并保持边缘细节不变;将训练好的卷积神经网络模型用于学习图像细节信息,... 提出了一种结合深度学习的图像降噪算法。采用尺度感知边缘保护滤波器对噪声图像进行多尺度分解,利用其尺度感知和边缘保持的特性对图像噪声等小结构信息进行移除,并保持边缘细节不变;将训练好的卷积神经网络模型用于学习图像细节信息,并用于指导被尺度感知边缘保护滤波器处理后的图像进行细节恢复。结果表明,本文降噪算法能够有效降噪,并保持较好的高频信息,融合结果更利于人类视觉观察。 展开更多
关键词 图像处理 图像识别 尺度感知 边缘保护 图像降噪 卷积神经网络 细节恢复
非负矩阵分解在空间目标图像识别中的应用
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作者 孙静静 赵飞 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第10期122-129,共8页
将非负矩阵分解(NMF)算法应用到空间目标图像识别中,对两种传统NMF算法的迭代规则进行了改进,得到了稀疏NMF算法,并分别在二维(2D)和(2D)2维度应用了这3种算法。在实验室模拟了空间光学环境,获得了多组空间目标缩比模型图像,图像预处理... 将非负矩阵分解(NMF)算法应用到空间目标图像识别中,对两种传统NMF算法的迭代规则进行了改进,得到了稀疏NMF算法,并分别在二维(2D)和(2D)2维度应用了这3种算法。在实验室模拟了空间光学环境,获得了多组空间目标缩比模型图像,图像预处理后建立了训练样本库和测试样本库,运用不同NMF算法对训练样本进行了特征基提取,采用最小距离分类器进行了测试样本的分类,各种NMF算法识别率均在78%以上,最高可达90%。实验结果验证了所提算法的有效性,与其他已有的目标图像识别方法相比,具有准确率较高、速度快、资源开销少的优点。 展开更多
关键词 图像处理 图像识别 非负矩阵分解 空间目标图像 最小距离分类器
数字图像处理与洪水检测和预防 预览
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作者 张黎明 《农业装备与车辆工程》 2019年第1期102-104,共3页
针对自然灾害频繁发生,而目前我们对于自然灾害的预防措施又相对比较落后的现状,提出了通过物联网与数字图像处理技术的结合来检测河道中河水信息的实时变化,预防洪水灾害发生,最终达到保护人类生命财产的目的。
关键词 图像处理 图像预处理 物联网 图像识别
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高速铁路场景的分割与识别算法
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作者 王洋 朱力强 +1 位作者 余祖俊 郭保青 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期111-118,共8页
为实现高速铁路周界侵限检测系统自动识别轨道区域的功能,提出了一种自适应的图像分割与识别算法。计算了每个场景的直线特征极大值以调节自适应参数,提出了新的基于边界点权重及区域面积的聚类组合规则,将碎片化区域快速组合成局部区域... 为实现高速铁路周界侵限检测系统自动识别轨道区域的功能,提出了一种自适应的图像分割与识别算法。计算了每个场景的直线特征极大值以调节自适应参数,提出了新的基于边界点权重及区域面积的聚类组合规则,将碎片化区域快速组合成局部区域;简化了卷积神经网络,通过对卷积核进行预训练并在损失函数中增加稀疏项来提高特征图的差异性。在不使用显卡的前提下,对比实验结果表明所提算法的像素准确率最高(95.9%),计算时间最短(2.5 s),网络参数约为0.18×10^6个,在分割精准度、识别准确率、计算时间、人工操作复杂度和系统硬件成本等之间找到了有效平衡点,提高了铁路周界侵限检测系统的自动化程度和工作效率。 展开更多
关键词 图像处理 场景分割 场景识别 多尺度边缘检测 卷积神经网络
基于可见光和红外图像的矿井外因火灾识别方法 预览 被引量:1
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作者 孙继平 孙雁宇 范伟强 《工矿自动化》 北大核心 2019年第5期1-5,21共6页
分析了矿井外因火灾监测方法,提出了基于可见光和红外图像的矿井外因火灾识别方法。①温度和烟雾等传感器矿井外因火灾监测方法需多点布置,成本高、维护工作量大。②可见光图像矿井外因火灾监测方法具有监测范围广、使用简单、成本低、... 分析了矿井外因火灾监测方法,提出了基于可见光和红外图像的矿井外因火灾识别方法。①温度和烟雾等传感器矿井外因火灾监测方法需多点布置,成本高、维护工作量大。②可见光图像矿井外因火灾监测方法具有监测范围广、使用简单、成本低、受距离影响小、分辨率高、色彩信息丰富、边缘纹理信息清晰、火焰结构信息便于提取等优点,但受矿灯、巷道灯、车灯及红色物体等影响大。③红外图像矿井外因火灾监测方法具有监测范围广、使用简单、可在浓烟等能见度低情况下监测火灾等优点,但监视距离、矿尘、环境温度和湿度、物体表面发射率等均会影响温度测量,近距离的作业人员、白炽灯及机电设备等均会影响火灾监测。④基于可见光和红外图像的矿井外因火灾识别方法提高了火灾识别准确率:当可见光图像和红外图像均识别出火灾时,才判定为火灾,发出火灾报警信号;当仅有单一可见光图像或红外图像识别出火灾时,不判定为火灾,发出疑似火灾报警信号。⑤通过试验验证了基于可见光和红外图像的矿井外因火灾识别方法的可行性。 展开更多
关键词 矿井火灾 外因火灾 火灾识别 可见光图像 红外图像 图像识别
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深度学习及其在煤矿安全领域的应用
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作者 杨小彬 周世禄 +1 位作者 李娜 王逍遥 《煤矿安全》 CAS 北大核心 2019年第1期253-256,共4页
深度学习作为最近兴起的多层神经网络学习算法,凭借其优异的表现,迅速成为各个领域研究的热点话题。为引起更多从事煤矿安全领域的研究者对深度学习进行探索和讨论,并推动深度学习在煤矿安全领域的应用,详细阐述了近几年深度学习在图像... 深度学习作为最近兴起的多层神经网络学习算法,凭借其优异的表现,迅速成为各个领域研究的热点话题。为引起更多从事煤矿安全领域的研究者对深度学习进行探索和讨论,并推动深度学习在煤矿安全领域的应用,详细阐述了近几年深度学习在图像识别和声音识别等方面所取得的进展及其应用领域,分析了煤矿中矿工的不安全行为和状态监测以及机械设备的故障检测两方面存在的问题,并针对相应问题分别利用图像识别和声音识别2种方法提出了模型的训练流程。 展开更多
关键词 深度学习 煤矿安全管理 图像识别 声音识别 智能监控
基于卷积神经网络的宠物狗种类识别 预览
16
作者 田小路 张莉敏 《信息技术与信息化》 2019年第8期21-22,共2页
宠物狗在人们生活中扮演着越来越重要的角色,本文利用卷积神经网络技术,建立了一个宠物狗种类识别模型。对比其他模式识别技术,卷积神经网卷积层能自动对图像进行特征提取,并且因为其参数的权值共享,可以进一步有效缩短学习时间和提升... 宠物狗在人们生活中扮演着越来越重要的角色,本文利用卷积神经网络技术,建立了一个宠物狗种类识别模型。对比其他模式识别技术,卷积神经网卷积层能自动对图像进行特征提取,并且因为其参数的权值共享,可以进一步有效缩短学习时间和提升识别率。本文所构建的识别模型能够实现相对复杂宠物狗种类进行识别,可为日常生活中的宠物狗提供一种行之有效的方法,具有一定的现实意义。 展开更多
关键词 宠物狗种类识别 卷积神经网络 图像识别
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基于计算机视觉的芋头病害监测与识别 预览
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作者 陈林琳 姜大庆 +1 位作者 蔡银杰 刘永华 《农机化研究》 北大核心 2020年第6期224-229,共6页
为深入及时掌握芋头病害的信息与生长动态,基于计算机视觉中的图像识别与特征提取技术,对芋头常见病害进行监测与识别研究。在全面理解芋头病害监测的内部波段划分与识别方法匹配基础上,融合计算机视觉的图像纹理特征识别与边界区域条... 为深入及时掌握芋头病害的信息与生长动态,基于计算机视觉中的图像识别与特征提取技术,对芋头常见病害进行监测与识别研究。在全面理解芋头病害监测的内部波段划分与识别方法匹配基础上,融合计算机视觉的图像纹理特征识别与边界区域条件参数,建立芋头病害识别监测理论模型,通过系统的硬件仪器及电路配置、软件程序功能实现,进行芋头病害图像监测识别试验。结果表明:根据芋头常见病害的外形特征,可得到多组清晰化的芋头病害特征与症状显示图,是直观化识别与分类管控的重要依据。该监测系统整体芋头病害识别率较高,平均维持在88%以上,其中疽病的识别率可达到91.3%,试验效果良好且思路可行,对类似农作物病害的监测与识别技术优化有一定的参考价值。 展开更多
关键词 芋头病害 图像识别 纹理特征 识别率
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图像超分辨率在模糊车牌识别系统中的应用 预览
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作者 骆立志 吴飞 +1 位作者 曹琨 邬倩 《软件导刊》 2019年第5期177-180,186共5页
车牌识别技术种类繁多,理想情况下识别率已达到99%,而对于远距离模糊不清的抓拍图片,识别效果还不够,为此提出一种利用图像超分辨率重建技术提高模糊车牌识别率的方法。首先利用图像处理方法对图片进行分割;其次利用支持向量机(SVM)对... 车牌识别技术种类繁多,理想情况下识别率已达到99%,而对于远距离模糊不清的抓拍图片,识别效果还不够,为此提出一种利用图像超分辨率重建技术提高模糊车牌识别率的方法。首先利用图像处理方法对图片进行分割;其次利用支持向量机(SVM)对分割得到的图块进行分类,筛选出车牌图块;再利用多帧低分辨率车牌图块进行最大后验估计(MAP)超分辨率重建,得到比较清晰、便于识别的车牌;最后利用人工神经网络(ANN)方法进行光学字符识别(OCR),最终得到识别结果。实验表明,与传统车牌识别技术相比,该方法具有更强的鲁棒性,且在模糊车牌识别中正确率明显提高。 展开更多
关键词 车牌识别 超分辨率 支持向量机 人工神经网络 图像识别
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基于卷积神经网络的水果图像分类识别研究
19
作者 曾平平 李林升 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2019年第1期23-26,34共5页
为了解决传统水果图像分类识别算法人工提取特征的缺陷,将卷积神经网络应用到水果图像识别上,基所创建的数据集,参照经典的卷积神经网络模型Le Net-5结构,提出更适合本数据集的卷积神经网络结构,首先对水果数据集进行分类标签,将苹果、... 为了解决传统水果图像分类识别算法人工提取特征的缺陷,将卷积神经网络应用到水果图像识别上,基所创建的数据集,参照经典的卷积神经网络模型Le Net-5结构,提出更适合本数据集的卷积神经网络结构,首先对水果数据集进行分类标签,将苹果、梨、橙子、橘子、桃子分别标记为0、1、2、3、4,然后将图片分批次投入模型训练,该模型构建了一个输入层、两个卷积层、两个池化层、两个全连接层和一个输出层。卷积神经网络通过底层提取特征,再进一步更深层次提取特征,最后得到目标的分类。实验结果表明,所提出的卷积神经网络结构不仅在数据集上取得了较高的识别准确率,而且与传统的水果图像分类识别算法相比较,卷积神经网络避免了人工提取特征的繁琐过程。 展开更多
关键词 水果识别 卷积神经网络 图像识别 深度学习
深度学习的发展以及应用 预览
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作者 陈仲为 《现代计算机》 2019年第17期46-50,共5页
深度学习是模仿人脑神经元结构而建立的一个人工神经系统,能够通过多个网络分层逐级处理外界输入信息,具有强大的自我学习能力。深度学习被广泛运用于各个领域之中,如人机博弈、语音识别、图像识别、自然语言处理等,都取得相当不错的成... 深度学习是模仿人脑神经元结构而建立的一个人工神经系统,能够通过多个网络分层逐级处理外界输入信息,具有强大的自我学习能力。深度学习被广泛运用于各个领域之中,如人机博弈、语音识别、图像识别、自然语言处理等,都取得相当不错的成果。通过对深度学习过去的发展以及现在的应用进行简要介绍,希望能有更多人关注和了解深度学习。 展开更多
关键词 机器学习 人机大战 深度学习 语音识别 图像识别 自然语言处理
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