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近年来,随着人工智能等新技术的快速进步,建筑建造技术的智能化升级成为建筑业态发展的重要趋势。钢筋绑扎作为钢筋混凝土结构施工......
随着机器学习的发展,涌现出许多优秀的算法,子空间学习以其对数据的降维约简作用被学者们应用于各个学科领域。PCANet将子空间学习......
从卫星地图准确标注出建筑物地基轮廓在地理信息勘测、区域建筑规划等领域等方面的工作中有着重要的意义。但是由于卫星拍摄图像时......
轴承是广泛和大量应用于生产设备的核心元件,开展基于振动信号分析的滚动轴承智能故障诊断的相关研究并及时准确地识别故障,对保证......
针对现有人机交互中的手势识别算法不能有效消除采集背景对待提取手势区域存在的影响以及难以对手势的运动信息进行准确建模的问题......
针对现有图像局部特征描述算法在面向特征点法视觉SLAM应用中存在的耗时和精度不能兼顾的问题,提出了一种基于深度可分离卷积和反......
随着物联网设备数量的不断增长,物联网设备管理问题逐渐突出,如何在资源有限的物联网环境中准确地识别物联网设备是亟需解决的关键......
目标检测算法作为计算机视觉领域的基本任务之一,近几十年来得到了广大学者的广泛研究,产生了一系列优秀的研究成果。图像目标检测......
目前随着车辆越来越多,交通安全问题日益突出,智能视觉分析技术可以有效的检测到可能的安全问题并作出相应的控制行为,从而改善交......
人脸识别具有交互性强、无需接触、便捷等优势,是模式识别领域研究的热点问题,在公共安防、智能教育、行人检测等领域得到广泛应用......
数字图像在日常的采集和传输过程中,会有很多原因导致其内容受到干扰。随着通信技术的快速发展,人们的生活与图像信息开始变得密不......
密集采样的光场在深度估计、重聚焦和三维展示等应用中表现出得天独厚的优势,但是获取困难且昂贵。消费级便携光场相机如Lytro、Ra......
人像抠图技术是一种识别图像中的人像区域,包括头部、半身和全身位置,并准确预测出人像与背景交界处之间的不透明度。大多数人像抠......
针对火焰检测定位精度与检测精度不高的问题,提出了基于定位置信度和区域全卷积网络的火焰检测方法。首先使用扩大的可分离卷积提......
针对大多数人像抠图存在时效性低、需要人工标注三分图和依赖颜色作为主要依据而导致精度难提高的问题,提出一种基于多任务学习的......
卷积神经网络(CNN)以其高准确率、适应性强等特点,在机器学习领域上具有得天独厚的优势,发展非常迅猛,准确率不断提升,代价就是网......
考虑到基于深度学习的恶意域名检测方法计算开销大,难以有效应用于真实网络场景域名检测实际,设计了一种基于可分离卷积的轻量级恶......
分类与检测是计算机视觉中两类最基本的任务,也是其他复杂计算机视觉任务的前提。自计算机视觉这一概念诞生以来,在目标检测领域获......
自从2012年Alex Net在ImageNet大赛上取得巨大成功之后,深度学习便成为一个热门的研究方向,研究人员用深度学习来解决图片分类、图......
语音情感识别是人机交互领域的一个研究热点。针对普通卷积神经网络参数量过大和不能较好地处理时序信息的问题,文中给出将可分离......
二维卷积神经网络已经被广泛应用于二维图像领域,并取得了令人瞩目的成绩。利用多维卷积操作,可将二维的卷积网络模型直接推广到多......
在实际陆战场环境中,作战人员无法随身携带GPU等大型计算设备,因此较难计算规模较大的神经网络参数,进而导致目标识别网络无法实时......
实例分割是一项具有挑战性的任务,它不仅需要每个实例的边界框,而且需要精确的像素级分割掩码.最近提出的端到端的全卷积实例感知......
图像分类对于人工智能和计算机视觉等研究领域的发展都是十分重要的,近年来,卷积神经网络在图像分类研究上占据着主导地位。但卷积......
深度学习模型的复杂性影响了人脸识别的实时性能,限制了人脸识别算法在实际场景中的应用。针对这一问题,提出了一种基于全局深度分......
随着红外成像系统的广泛应用，对红外成像系统的仿真及其性能的评估变得越来越重要。作为仿真实体以及性能评估的重要手段，红外成像系......
