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为实现自然场景下对安全帽以及口罩佩戴更高效的检测，基于深度学习YOLOv5算法提出了一种改进的算法模型YOLOv5+。对于目标检测任务......
偏光片是液晶显示器的重要组成部分，其表面缺陷不仅会降低液晶显示器的显示质量，甚至可能造成整个液晶面板的报废。针对偏光片表面缺......
针对货车利用躲避摄像头等手段在城市道路中不按规定时间、规定线路行驶,使得车辆不能被准确识别的问题,提出基于改进Faster RCNN......
针对无人机航拍图像中存在背景复杂，造成车辆漏检严重，检测精度低，以及现有深度网络存在参数量过多、检测速度慢的问题，提出一种基于Ef......
期刊
针对无人值守变电站异物如鸟巢、风飘物入侵的情况,提出一种基于改进卷积神经网络的异物图像识别方法,利用K-means算法对异物图像......
近年来,随着移动支付、人工智能、边缘计算等技术的快速发展,传统零售模式发生了巨大变革。在阿里巴巴提出“新零售”的背景下,基......
针对普通商品识别算法在智能售货柜嵌入式系统平台上检测速度慢、识别率低的问题,提出了一种在YOLOv3基础上的改进型商品识别算法D......
对车辆信息进行监控是交通灯智能调控中的重要技术,为了应对当前车辆信息监控技术在精度、速度以及稳定性方面带来的挑战,文中提出......
交通标志在引导安全行驶、缓解城市拥堵、减少交通事故等方面都发挥着至关重要的作用。在智能驾驶系统中,交通标志的检测与识别一......
在复杂的施工环境中,基于机器视觉技术的安全帽佩戴检测算法常常出现漏检、误检,其检测能力有限。为提高安全帽佩戴检测的精度,本......
针对传统震动,射线识别方法在目前工业实践中普适性差,识别效率低以及基于机器学习图像法的手动设计特征的识别方法识别速度低以及......
针对当前目标检测模型在边缘设备中的应用占用内存过大、无法达到实时性要求的问题,提出一种基于YOLOv3的轻量化多目标检测模型.采......
针对在光照、多车辆和低分辨率等复杂场景下车牌定位困难、检测速度慢和精度低等问题,提出了一种改进YOLOv3的方法。采用K-means++......
针对目前YOLO轻量网络在口罩佩戴检测任务中出现的特征提取不足和特征利用率不高的问题,提出了一种基于改进YOLOv4-tiny的轻量化网......
