基于計算機視覺與機器學習技術的跌倒風險預測

使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、支持向量機（SVM）、K近鄰（KNN）和長短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡等四種不同的分類方法對三種步態(tài)模式進行自動分類。

2024-03-22 標簽：向量機人工智能計算機視覺 670 0

BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的基本流程

訓練經(jīng)過約50次左右迭代，在訓練集上已經(jīng)能達到99%的正確率，在測試集上的正確率為90.03%，單純的BP神經(jīng)網(wǎng)絡能夠提升的空間不大了，但kaggle上...

2024-03-20 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 2952 0

深度學習在偏振圖像融合領域的研究進展與現(xiàn)狀

基于多尺度變換（MST）的偏振圖像融合方法研究開始較早且應用廣泛。2016年，中北大學提出一種紅外偏振與強度圖像融合算法，融合結果能夠保留紅外強度圖像的...

2024-03-11 標簽：圖像融合光譜圖像深度學習 1674 0

基于機器視覺的織物疵點自動檢測技術分析

紡織業(yè)在是中國最大的日常使用及消耗相關的產(chǎn)業(yè)之一，且勞動工人多，生產(chǎn)量和對外出口量很大，紡織業(yè)的發(fā)展影響著中國經(jīng)濟、社會就業(yè)問題。而織物產(chǎn)品的質(zhì)量直接影...

2024-02-19 標簽：高斯濾波機器視覺圖像識別 1690 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)勢和應用領域

說到機器學習，大相信大家自然而然想到的就是現(xiàn)在大熱的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，或者換句話來說，深度學習網(wǎng)絡。對于這些網(wǎng)絡或者模型來說，能夠大大降低進入門檻，具體而言...

2024-01-25 標簽：SVM機器學習深度學習 2635 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的深度解析與實踐

卷積后產(chǎn)生的特征圖中的值，越靠近1表示與該特征越關聯(lián)，越靠近-1表示越不關聯(lián)，而我們進行特征提取時，為了使得數(shù)據(jù)更少，操作更方便，就直接舍棄掉那些不相關...

2024-01-15 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 252 0

自動駕駛中多模態(tài)下的Freespace檢測輕量化設計實現(xiàn)

Freespace檢測是駕駛場景理解的一部分，它將圖像中的每個像素分類為可駕駛或不可駕駛區(qū)域，通常通過圖像分割算法來實現(xiàn)。

2024-01-12 標簽：濾波器編解碼器自動駕駛 1651 0

詳解深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的應用

在如今的網(wǎng)絡時代，錯綜復雜的大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡環(huán)境，讓傳統(tǒng)信息處理理論、人工智能與人工神經(jīng)網(wǎng)絡都面臨巨大的挑戰(zhàn)。近些年，深度學習逐漸走進人們的視線，通過深度學...

2024-01-11 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能深度學習 2603 0

利用手持攝像機圖像通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實時進行水稻檢測

在本研究中，研究者提出了一種有效的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(DCNN)結構，利用手持照相機拍攝的照片來檢測水稻的生長階段(DVS)。

2024-01-09 標簽：攝像機卷積神經(jīng)網(wǎng)絡dcnn 687 0

基于DiAD擴散模型的多類異常檢測工作

現(xiàn)有的基于計算機視覺的工業(yè)異常檢測技術包括基于特征的、基于重構的和基于合成的技術。最近，擴散模型因其強大的生成能力而聞名，因此本文作者希望通過擴散模型將...

2024-01-08 標簽：計算機視覺數(shù)據(jù)集卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 1964 0

基于國產(chǎn)AI編譯器ICRAFT部署YOLOv5邊緣端計算的實戰(zhàn)案例

人工智能領域中各種算法模型的不斷研究和改進。隨著深度學習的興起，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）、生成對抗網(wǎng)絡（GAN）、transf...

2024-01-03 標簽：gpu物聯(lián)網(wǎng)人工智能 1.1萬 0

深度學習在人工智能領域的經(jīng)典應用

由于深度學習，圖像識別和計算機視覺任務的性能得到了顯著提高。由于在龐大的數(shù)據(jù)集上訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡，計算機現(xiàn)在可以可靠地分類和理解圖像，從而開辟了廣泛的應...

2023-12-15 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習聊天機器人 682 0

為什么需要分割？U-Net能提供什么？U-Net和自編碼器的區(qū)別

U-Net是一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）方法，由Olaf Ronneberger、Phillip Fischer和Thomas Brox于2015年首次提...

2023-11-25 標簽：編碼器機器學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 6315 0

如何訓練這些神經(jīng)網(wǎng)絡來解決問題？

在神經(jīng)網(wǎng)絡建模中，經(jīng)常會出現(xiàn)關于神經(jīng)網(wǎng)絡應該有多復雜的問題，即它應該有多少層，或者它的濾波器矩陣應該有多大。這個問題沒有簡單的答案。與此相關，討論網(wǎng)絡過...

2023-11-24 標簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能 852 0

深度探索AI微控制器對CNN的硬件轉(zhuǎn)換方案

MAX78000是一款具有超低功耗CNN加速器的AI微控制器，這是一種先進的片上系統(tǒng)。它能夠以超低功耗為資源受限的邊緣設備或物聯(lián)網(wǎng)應用提供神經(jīng)網(wǎng)絡。

2023-11-24 標簽：微控制器服務器AI 522 0

ADAS系統(tǒng)中的可行使區(qū)域Freespace到底如何檢測？

自動駕駛有可能大大減少交通事故、道路擁堵以及相關的經(jīng)濟損失。安全的自動駕駛需要檢測周圍的障礙物、移動物體并識別可駕駛區(qū)域。

2023-11-15 標簽：傳感器解碼器編碼器 774 0

基于機器視覺的高精度點膠缺陷檢測技術

隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，各類信息資源的輕易獲取使得深度學習的應用也越來越廣泛。特別是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中，圖片被深度卷積和池化之后，隱含層能夠表現(xiàn)出比手動獲取...

2023-11-02 標簽：圖像處理機器視覺工業(yè)自動化 922 0