针对滚动轴承故障样本过少且故障类间样本不均衡所导致诊断效果不佳的问题，提出一种将深度卷积生成对抗网络（Deep Convolution Gener......

由于串联电弧故障特征表现不足以及样本不平衡的问题，导致传统的诊断算法检测效果不佳。提出了一种基于图像识别的光伏阵列串联电弧......

随着计算机技术的快速发展,计算机辅助设计已被广泛应用于结构计算和分析,能够显著提升设计效率与精度。但传统的计算机辅助设计依......

针对深度模型进行加密流量分类任务时数据不平衡的问题，提出使用深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial ......

传统的基于高分辨距离像（high resolution range profile, HRRP）雷达目标识别方法易受噪声影响，为此提出一种基于时频分析与深度学习......

针对火箭弹非金属壳体的缺陷样本少且分布不均衡的问题，提出一种基于DCGAN与YOLOv5s的缺陷识别方法。在对非金属壳体的X射线缺陷图......

纺织行业在现代国民经济中占有非常重要的地位,而织物疵点检测是织物质量把控的重要环节。但是由于织物疵点种类多样,给疵点的检测......

自进入大数据时代以来,人们在日常生活中难免会产生越来越多的图像数据。图像作为大数据的主要形式,其数据规模急剧增长。图像去噪......

皮带输送机是煤矿井下开采所需的十分重要的工具,其在安全生产中肩负着十分重大的责任。在生产过程中,由于恶劣的工作环境、经常出......

人类文明的探索离不开考古,古书籍更是占据重要地位,其文物的破损原因纷杂,依靠人工识别文字信息,工作量巨大,且时间长,效率低。随......

随着多摄像头监控系统的广泛应用,针对特定目标(主要是人)的智能视频检索成为视频监察工作的重要课题。非重叠域行人再识别是智能......

心电图是记录人体心脏活动的重要影像,现有的心电图分类算法多采用公开的心电数据库作为训练样本集。以目前应用范围最广的MIT-BIH......

随着当今网络技术的成熟,互联网用户活跃于网络社交的同时产生了大量不同模态的多媒体数据(如图像、文本、语音、视频等),促进了与......

我国发电能源与负荷分布极不均衡,远距离输电工程在我国广泛存在,而直流输电在远距离输电中相比传统交流输电有着无可比拟的优势,......

在故障诊断领域,目前深度学习方法的研究对象均集中于单一故障,而复合故障却鲜有人涉足。齿轮箱复合故障振动信号存在耦合、强弱信......

语音是人与人之间交流的重要方式,但在现实中语音通常受到噪声的干扰,因此从嘈杂的环境中提取近似纯净的语音成为研究重点。语音增......

目前,肺癌已经成为世界上发病率和死亡率最高的疾病。患者一旦被确诊为肺癌,往往已经处于肺癌晚期,晚期肺癌患者的五年存活率很低......

某些检疫性植物病害,由于其传染性强、传播途径广、危害性大等特点,难以获得大量的样本,数据存在着严重的不均衡性,在应用深度学习......

卫星云图是由气象卫星自上而下观测到的地球上的云层覆盖和地表面特征的图像。利用卫星云图可以识别不同的天气系统,确定它们的位......

目的探讨利用深度学习在图像处理上的优势与放疗结合是否会使放疗过程更加智能化。方法生成对抗网络(GAN)是一种利用神经网络的生......

针对古汉字修复中存在的问题,本文提出基于深度卷积生成对抗网络的单通道盲去卷积算法(Single-channel blind deconvolution algor......

织物图案设计作为一种传统工艺,在当代艺术的环境下需要更加多元化的设计思路。本文基于深度卷积生成对抗网络(DCGAN)进行织物图案......

利用深度学习开展高原地区卫星影像去云是一个研究热点。本文提出了基于DCLS-GAN的天绘一号卫星高原地区影像的去云方法,采用对抗......

针对传统深度卷积生成对抗网络(DCGAN)在小样本数据输入时生成的水下图像存在细节模糊和相似度较高的问题,提出一种改进的生成器网......

拉曼光谱检测方法依赖于化学计量学算法,深度学习是当下最炙手可热的方向,可应用于拉曼光谱进行建模。但是深度学习需要大样本进行......

针对深度卷积生成对抗网络(DCGAN)在小规模手写体汉字数据集下生成数据重复多样、分类效果较差的问题,提出结合传统数据增强方法的......

针对隔离开关状态需要双确认的问题,提出一种基于深度卷积生成对抗网络(DCGAN)的开关状态图像识别方法。该方法首先建立对抗学习模......

高分辨率可见光遥感图像丰富多样的地物信息推动了遥感图像目标检测技术的发展。作为海上交通、海洋资源探测的重要载体,海面船舶......

随着城市化的快速发展,城市综合管廊的建设开始陆续推进。城市综合管廊的安全与人民群众的生命安全和财产安全息息相关,因此城市综......

在SAR目标识别研究中,不得不考虑的就是数据集的选择以及如何获取充足的SAR图像数据。然而,现有数据集通用性低,SAR图像数据因国内......

在过去的数年内,伴随着深度学习的不断演进与计算机算力的提升,计算机视觉任务取得了长足而全面的发展。在计算机视觉任务当中,基......

数字图像修复技术用于艺术品复原以来,该技术得到了学术界和工业界的广泛关注,已成为图像处理领域的研究热点之一,在艺术品复原、......

针对高分辨率液晶显示器产品(liquid crystal display, LCD)质量在线检测需求,基于深度学习提出一种LCD缺陷自动检测方法。通过设......

针对传统使用脉间参数难以识别低信噪比条件下的复杂体制雷达信号问题,提出了一种利用深度学习模型辅助训练并对雷达辐射源进行识......

注塑瓶表面缺陷检测是注塑成型工艺流程中的重要环节,但生产中存在缺陷的注塑瓶样本数量相对匮乏,使得应用深度学习算法进行缺陷检......

针对传统的阿兹海默症(AD)分类3D模型参数过多以及2D模型缺乏连续性特征的问题,提出了一种结合2D卷积神经网络与长短时记忆网络的......

人体动作分类是计算机视觉领域的研究热点,近年来得到了学术界和工程界的广泛重视。随着深度学习的不断发展,利用深度学习模型对人......

随着人们生活水平的提高,行人重识别(Person Re-identification,Re-id)技术被广泛应用于智能安防、商场导购、人机交互等领域。针......

在现今的通信中,接收信号样本不完全会造成数据的缺失,给数字信号的识别带来困难。因此小样本条件下的数字通信信号调制识别研究具......

行人重识别任务旨在识别不相交摄像头视图下的相同行人.这项任务极具挑战性,尤其是当数据集中每个行人仅仅有几张图片时.针对行人......

针对道路交通环境中路面标志识别涉及的数据集较少和识别准确率不足的问题,研究了基于深度卷积生成对抗网络的道路表面指示标志的......

毫米波具有能够穿透人体衣物探测到隐匿物,又对人体无辐射危害的特点,因此将毫米波人体成像用于安检已成为近年来国内外安检领域的......

医学影像对于疾病的临床诊断具有十分重要的价值。随着成像设备的普及,医学影像数量大幅增加,成像质量也更高。深度卷积网络在自然......

当今社会个人生活水平不断提高,人们越来越关注自身的健康。在体检时,胸部X线影像分析结果需要等待很长时间,人们希望影像的处理速......

生成对抗网络(GAN)是目前图像生成领域中一种新的、有效的训练生成模型方法。深度卷积生成对抗网络(DCGAN)作为GAN的一种延伸,将卷......

针对航空图像中厚云去除的难题,提出一种基于深度卷积生成对抗网络的航拍图像去厚云方法。将图像中被云遮挡的区域看作图像修复问......

针对目前医学图像数据量少、类别严重不平衡等问题,提出了一种基于生成对抗网络的数据增强算法.首先分析医学图像病灶区的特征显示......

针对公开大规模水产动物数据集少、人为采集数据工作量大以及传统数据增强方法对数据的特征提升有限的问题,提出一种基于深度卷积......

近年来,随着深度学习的火热发展,以深度卷积神经网络为代表的监督学习已经在计算机视觉等领域上发挥出了巨大的作用,然而用深度学......