双通道卷积神经网络相关论文
地震资料中随机噪声的压制一直是人们关注的热点。传统方法难以平衡噪声的去除与有效信号的保护，且执行效率低。为此，提出了基于双通......
随着自动控制技术的发展,民用无人机越来越广泛的应用给社会带了来许多便利,但也对个人、社会、军事等领域带来了严重威胁。因此,......
通信辐射源识别是信息安全以及电子对抗中的关键技术,通信辐射源识别的准确性影响着整个信息对抗系统的水平。因此,研究通信辐射源......
随着科学技术的快速发展,图像成为人们获取信息的一种重要方式。在图像采集过程中会受到传感器设备的限制和外界因素(如光照强度、......
针对单一利用表观特征进行多目标跟踪时的缺陷,提出表观特征与轨迹动态相结合的方法,构建表观相似模型和轨迹动态估计模型,采用双......
深度学习是近年来兴起的计算机技术,图像识别技术赋予计算机识别分辨物体的能力,已经广泛应用到日常生活的各个方面。在当今大数据......
随着互联网技术与城市信息化的发展,图像的识别、标注成为了一个重要的研究课题。图像数量的爆炸式增长给图像的组织管理、检索带......
数字视频通常被认为是对事件进行公正可靠记录的载体,被广泛应用于交通、医学、司法等领域以提供相关事实的基本依据。伴随着数字......
立体匹配技术是计算机视觉研究领域中至关重要的技术之一,一直是研究的热点和焦点,在三维重建、智能机器人导航、公共安全、航空勘......
随着互联网上文本数据的爆发式增长,文本情感分析就显得越发关键。通过对网络上的文本进行情感分析,可以进行舆情分析,趋势预测等......
目的图像超分辨率算法在实际应用中有着较为广泛的需求和研究。然而传统基于样本的超分辨率算法均使用简单的图像梯度特征表征低分......
受复杂海洋环境影响,基于统计理论的海面目标检测方法由于假设条件不成立,在实际应用中难以实现高性能检测,本文从特征提取分类角......
声场景分类技术是指通过处理音频信号,判断出音频所属场景的一类算法,在智能手机、音频内容检索、机器人智能感知和无人驾驶等领域......
针对现有数字视频目标移除取证算法的伪造帧识别准确率低的问题,本文提出了一种基于双通道卷积神经网络的视频目标移除取证算法。......
针对原始空时双通道卷积神经网络模型对长时段复杂视频中行为识别率低的问题,实现了一种基于视频分段的空时双通道卷积神经网络的......
针对航班延误预测数据量大、特征提取困难而传统算法处理能力有限的问题,提出一种基于双通道卷积神经网络(DCNN)的航班延误预测模......
人脸识别被广泛应用于医学,安全验证系统,公共安全系统,人机交互等各个领域。可见光条件下,人脸识别易受环境光变化的影响,而近红......
在过去的几十年里,行为识别一直是计算机视觉与机器学习领域的热点研究课题。行为识别的主要应用领域包括异常行为分析、医疗健康......
随着智能化设备不断发展,对设备故障检测、智能机器人与视频会议等方面通过声音信号实现位置估计。在声源定位领域中,提出了很多传......
随着互联网不断向智能化、数字化和移动化发展,人们也由以前的被动接收信息,逐步向主动参与和创造网络信息转变,更乐于通过博客,网......
随着自动控制技术的发展,无人机越来越广泛的应用给社会带了来许多便利,但也引发了对个人隐私、社会安全、军事安全等领域的严重威......
针对深度图像分辨率低的问题,构建了一种金字塔式双通道深度图像超分辨率卷积神经网络。在金字塔的每一级,通过两个通道对低分辨率......
将卷积神经网络的单通道全连接层改为双通道,构建并训练了一个新的双通道卷积神经网络模型以增强模型的特征表达能力。在全连接层......
为了充分利用图像中所隐藏的特征信息,提出将低级维度特征融合在全连接层,构建出融合了高低级维度特征的双通道卷积神经网络。首先......
针对图像语义标注中存在的训练样本不均衡导致低频标注词标注准确率低的问题,提出一种双通道卷积神经网络模型(double channel con......
