YOLO网络相关论文
管道的安全性能与其焊缝质量密切相关,从家用燃气管道到战略能源管道,焊接缺陷可能会引发管道爆炸,造成严重经济损失甚至人员伤亡......
为获取准确有效的交通动态信息，提出一种源于YOLOv5的多目标检测算法，并融入注意力模块改进网络，结合DeepSORT实现长时间跟踪，同时运用......
轻量化作为一种大型网络缩减为可移植网络的方法,可通过网络结构设计和模型压缩技巧的配合来达到降低模型运行时间的要求,而人工设......
目前,中国城市轨道交通发展迅速,牵引供电系统正常运行对于提高轨道交通系统运行的安全性具有重要意义。其中,受电弓与接触网是牵......
1990年到现在,随着我国经济的蓬勃发展,桥梁的建设也进入了高速发展的时期,汽车的数量的快速增加,使得桥梁长期处于高负荷状态,导......
为了提高胸片异物自动检测的能力,采用深度学习网络高效提取各种尺度和形状的异物影像特征,实现胸片中多种异物的自动稳定检测.在......
针对目前眼球定位追踪算法存在的眼球定位精准度不高问题，以及为了改进眼球追踪算法的精准度并保证一定的图片处理速度，将可变形卷积......
为实现海面船舰目标的快速、准确检测,提出一种改进的船舰目标检测算法。在网络结构方面根据船舰目标的特点,对浅层信息进行强化重......
为自动识别X光图像中的违禁品,在YOLOv3深度卷积神经网络的基础上,文章针对多数违禁品对象尺寸较小,经常折叠交叉的特点,对YOLO网......
深层卷积神经网络所需的计算量和存储空间严重制约了其在资源有限平台上的应用与部署。针对基于单一参数重要性评价或者特征重建的......
在夜间光照不足、目标被遮挡导致信息缺失以及行人目标多尺度的情况下,可见光单模态行人检测算法的检测效果较差。为了提高行人检......
为了利用计算机视觉技术准确检测老年人的跌倒状况,针对现有跌倒检测算法中人为设计特征造成的不完备性以及跌倒检测过程中前后景......
随着人工智能技术和计算机视觉技术的快速发展,利用智能目标检测技术识别空中出现的侦察机、无人机等飞行器目标已经成为了一种常......
针对施工作业面复杂背景下安全帽检测存在的遮挡,光照多变,且目标尺寸不一等问题,提出一种基于YOLO-v3深度学习网络的改进方法。将......
建立了基于YOLO的轨道扣件状态检测模型。为了提高检测速度优化了YOLO神经网络的卷积层并运用反向传播算法对损失函数权重参数进行......
随着社会汽车数量的急剧增加,停车难已成为城市发展过程中的难题之一。针对这一问题,提出一种基于改进YOLO算法的停车场车位检测系......
为解决密集小尺度人脸检测精度低的问题,提出一种改进YOLO的密集小尺度人脸检测方法。使用目标框与真实框的面积交并比作为距离损......
为了提高插秧机视觉导航精度,提出了一种基于YOLO卷积神经网络的水稻秧苗行线检测方法。首先对原始图像进行裁剪和拉伸预处理,划分......
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智能交通是目前城市发展的主要趋势,车流量统计作为智能交通中重要的一部分,能够为交通管理部门提供决策数据,这样就能提高道路运......
针对基于人工提取特征的行人检测器鲁棒性差的问题,借鉴目标检测的研究成果,提出一种行人目标实时检测方法。以YOLO网络结构为基础......
针对目前筷子质量检测机器并不能对带有毛刺的筷子进行有效分拣这一问题,提出了一种基于改进YOLOv3算法的筷子毛刺缺陷检测方法。......
针对传统的特征点匹配算法对于纹理少的识别目标特征点检测不理想的问题,基于任何物体都具有边缘特征,通过匹配边缘特征点,实现物......
针对传统方法对国际音标(IPA)的字符特征提取存在的识别精度低、实效性差等问题,提出了一种候选框密度可变的YOLO网络国际音标字符......
