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结合普通纸笔交互方式对纸张检测的实时性和鲁棒性的要求，提出了一种基于边缘检测的快速纸张检测方法。在边缘检测阶段，提出了跨层特......
针对一阶段目标检测算法对自动驾驶领域中复杂场景下目标检测能力弱等缺点,提出一种基于改进YOLOv5的多层特征融合算法M-YOLO。为......
近年来以无人机为代表的低慢小飞行器因获取便捷、应用广泛而呈现爆发式增长,在为人们带来生活便利的同时也对现有低空安防系统产......
根据摩尔定律，半导体芯片单位面积上的晶体管数量每18个月翻一番，当前量产先工艺节点已经演进到3nm，特征尺寸不断缩小，图案越发复杂，芯......
针对食品饮料等复杂包装上喷码质量检测的准确率不高与速度慢等问题，提出了一种基于Ghost-YOLO轻量化网络与嵌入式平台的喷码质量检......
深度学习常用于行人检测，为了在嵌入式设备上应用复杂的传统卷积神经网络，网络的轻量化是必然趋势，但难以兼顾速度和精度。为解决这个......
多任务级联的卷积神经网络（Multi-task Convolutional Neural Network, MTCNN）人脸检测算法因兼顾了检测的速度与准确率经常被用在一......
海洋锋是海洋中的重要现象之一，通常可以利用锋面检测算法在遥感图像中进行提取。针对在海洋遥感图像质量较低、噪声较多的情况下梯......
针对传统角点检测算法易受噪声和局部变化影响，且需要计算边缘像素点的曲率，会导致检测结果不稳定等问题，该文提出一种新的基于图像边......
针对现有目标检测算法在自动驾驶等领域的车辆目标检测中存在检测精度不高，实时性和鲁棒性较差等问题，本文提出一种基于YOLOv5的车辆......
新冠疫情爆发以来,佩戴口罩成为人们出行的重要防护措施,利用计算机视觉技术对人脸面部是否佩戴口罩进行实时检测成为目标检测研究......
针对目前电动车头盔小目标检测准确率低、鲁棒性差，相关系统不完善等问题，提出了基于改进YOLOv5s算法的电动车头盔检测模型。该模型......
人车检测任务是智能交通与智慧道路中的重要组成部分,无论是自动驾驶还是路况监控,都将为今后人们的出行带来巨大的便利。而YOLOv3......
目标检测是计算机视觉领域的一个研究热点和基本任务,它是图像识别技术和目标定位技术的结合。近来,在卷积神经网络的帮助下取得了......
目标检测是计算机视觉中的一个基本问题,它可以为实例分割和姿态估计等许多视觉任务提供支持,但因为仅有图像信息在某些情况下准确......
行人检测是计算机视觉和图像处理领域的研究热点,广泛应用于智能视频监控、自动驾驶和智能机器人等领域。传统行人检测方法在一定......
汽车电镀件在生产过程产生的表面瑕疵,会影响电镀件的表面美观性、抗腐蚀性和用户体验感。因此,开展对汽车电镀件表面瑕疵检测研究......
随着我国经济的快速发展,我国道路里程和汽车保有量逐年提高,各种交通问题随之而来。对地面交通进行监控并在短时间内辨别道路中各......
海面溢油污染是当今世界上最常见、影响最恶劣的海洋污染问题之一,严重危害生态环境安全和社会发展,加大对海洋溢油污染治理和改善......
实例分割是计算机视觉领域的一项新兴的综合型任务,这一综合性任务同时涉及了图像分类、物体检测和语义分割三个子任务。实例分割......
针对单阶段多边框检测（SSD）算法中存在目标定位不准确和小目标检测精度不高的问题，提出基于优化预测定位的单阶段目标检测算法EL-SSD.......
当今世界,人工智能迅速发展,各种智能化监测系统不断涌现并被应用到各个领域,随着遥感卫星技术不断成熟,获取到的遥感图像质量不断......
遮挡目标检测长期以来是计算机视觉中的一个难点和研究热点。目前的深度学习基于卷积神经网络，将目标检测任务作为分类任务和回归任......
随着电子商务的不断发展,我国快递业务量也迅速增长,与此同时快递识别和分拣技术也经历了多样化的发展。基于无线射频技术、条形码......
随着大数据时代的到来和智能手机技术的发展,互联网上的图像数据呈现爆发增长。海量的图像数据每天都在被上传到互联网上,如何利用......
随着社会的发展以及移动互联网的普及,人们对饮食方面的需求也在增大,加上信息领域和物流行业的迅速发展,人们能够接触到各种各样......
双能X射线安检系统作为一种非接触式的安检设备,被广泛应用于轨道交通、物流、机场等人员密集的公共场合。然而目前的X射线行李安......
近年来,自动驾驶成为人工智能领域的一个热点问题。设计出性能优越的车辆检测与跟踪算法模型,并将其应用到自动驾驶系统、交通监控......
随着计算机视觉之深度学习的兴起与人脸识别技术在智能化产品的广泛应用,基于深度卷积神经网络的人脸检测相关技术成为计算机视觉......
针对当前夏比摆锤冲击试验中夏比试样摆放方式具有一定危险性,且摆放位置精度易受影响问题,提出一种改进LSD的夏比试样工位点定位......
生成技术旨在利用合适的算法分析视频结构,从原始的视频数据中筛选出具有代表性的、用户可读的精简摘要。目前基于Seq2Seq模型的视......
车标识别能够获取车辆的品牌信息,而目标检测是用来解决图像定位与分类的综合性问题,因此,本文将目标检测与车标识别相结合,以便于......
随着无人驾驶技术和智能交通领域的发展,目标检测已经成为机器学习中最典型的问题,其中行人检测作为智能交通领域中重要的组成环节......
针对由于带钢划痕、压印、表面夹杂等缺陷导致带钢在宽度检测时边缘难于确定的问题,提出了一种判定带钢边缘宽度测量的方法.通过将......
要提高图像检测与识别效率,需要将高维图像数据进行简化,图像目标点检测是一种简化表达的有效方式.介绍了一种图像目标点检测方法......
针对YOLOv3目标检测算法在实际场景应用的问题,提出改进的目标检测算法。对网络结构进行调整,舍弃掉Darknet-53,以Darknet-19为基......
现有的基于卷积神经网络的边缘检测算法,通常可以给出图像中每个像素为边缘的概率,即边缘概率图。针对边缘概率图细化后边缘存在丢......
人脸检测技术作为一种人员身份识别的主流技术被广泛应用于人们的日常生活中。然而在特定应用场景中,当人脸被遮挡或人脸目标非常......
为消除图像的噪声,提高图像数据计算性能,提出了一种改进的Canny优化算法。首先,对Canny算法第一步骤高斯模糊进行改进,通过像素扩......
为解决数字孪生三维运检中小尺度、复杂多目标电力设备的精准定位、语义关联及类型识别问题,构建了二维平面视觉三基色和深度维(th......
为保证二维相位展开的正确性和快速性,分析了现有路径相关二维相位展开算法的优缺点,提出了一种基于质量线导向的二维相位展开新方......
针对自适应性低的焊缝跟踪系统在实际焊接环境中易受噪声干扰的问题,结合深度卷积神经网络强大的特征表达能力和自学习功能,研究了......
随着人工智能的不断发展,计算机视觉感知技术已成为重要的研究课题之一。面对图像数据的急剧增长,如何有效的针对不同背景与环境进......
针对人工分拣垃圾环境差、任务繁重且分拣效率低的问题,为提高垃圾识别与分类的精确度,同时克服垃圾体积小及图像分辨率较低的难题......
