SSD网络相关论文
遥感图像中的大型交通目标检测应用广泛,但由于遥感图像中小目标的复杂性与多角度性,遥感图像小目标检测效果普遍不佳,存在技术难......
为了降低因疲劳驾驶而导致的事故发生率，提出一种利用卷积神经网络与人脸特征点、疲劳判定指标相融合的方法，共同构建疲劳驾驶检测模......
随着海参养殖业快速发展，利用水下机器人代替人工作业的海参智能捕捞已成为发展趋势。浅海环境复杂，海参体色与环境区分性差、海参呈......
随着人工智能技术的发展，深度学习已经逐步应用于带钢表面缺陷检测，但是模型训练所需的海量样本及其标注极大地增加了工作量，限制了其......
疲劳驾驶作为引发交通事故的首要因素,严重影响着司机和乘客的安全。因此,驾驶员疲劳监测系统（Driver Monitoring System）的研发,成......
焊接区的视觉图像含有丰富的熔池成形和焊缝成形信息,然而,由于焊接区的状态复杂、干扰因素众多,图像处理算法设计非常困难,很难实......
针对行人头部易受光照变化和遮挡的影响而导致目标检测准确率较低的问题,提出一种基于多尺度融合的双通道SSD(Single Shot Multibo......
目前夜间行人检测采用的图像有激光雷达、可见光图像、红外图像等。在夜间,光照条件不足,可见光相机的成像质量差,而红外成像技术......
针对单步多框检测器（Single shot multibox detector，SSD）网络模型参数大，小目标检测效果差，作物与杂草检测精度低等问题，提出一种基于多......
提出了一种新的基于SSD网络的眨眼与打哈欠检测.首先,对原SSD架构进行四个方面的修改.第一,主干网用MobileNetV3替换了VGG,使得架......
通过卫星云图人们可以获取不同的云型信息,其中对流云极易产生强对流灾害性天气,影响航空安全飞行,严重时对人们的生活与生命造成......
针对传统机器人目标抓取过程中识别精度低的问题,提出了一种改进SSD网络的目标识别与定位方法。首先,针对机器人在小目标检测上精......
在信息时代的背景下,人们的安防意识一直在不断增强,而城市监控系统作为安防系统的重要组成部门,进行对其监控视频目标检测技术有......
随着社会经济的快速发展,汽车持有量不断增加,城市交通系统日益庞大,交通事故问题和交通拥堵问题日益加剧。目前人工智能技术正在......
视频监控技术作为安防领域中重要部分,近年来其发展日益成熟,且越来越趋于智能化。智能化视频监控体现在通过人工智能技术对监控视......
近几年随着深度学习算法的深入研究,特别是在人脸识别和智能驾驶等领域落地,深度学习算法及其应用已逐渐成为现实生活中不可或缺的......
随着深度学习技术的快速发展,人脸检测技术取得很大的进展,成为近年来计算机视觉领域中的一个研究热点。然而,人脸检测易受到尺度......
针对自动驾驶技术的高速发展与日渐复杂的交通系统网络缺少能够准确检测与定位交通警察的方法,将基于深度学习对在复杂环境中交通......
传统目标检测方法存在准确率低、可靠性差、效率低等问题,基于SSD(Single Shot MultiBox Detector)网络,对连续视频中行人出现的第......
为提高SSD(single shot multibox detector)网络在夜间无人驾驶的目标检测性能,对SSD网络进行了改进:特征提取网络使用稠密连接卷......
传统目标检测方法存在准确率低、可靠性差、效率低等问题,基于SSD(Single Shot Multi Box Detector)网络,对连续视频中行人出现的......
物体识别需要融合定位与分类双重任务,实现过程及优化问题相对复杂困难,同时果蔬图像具有种类多样、形态各异、检测环境复杂等特点......
随着社会经济的快速发展,道路上的汽车尤其是大型卡车越来越多,由于大车自身具有“长、宽、高”的结构特点,且驾驶位置在车辆左侧,......
人体疲劳状态的产生受多种因素影响,在疲劳状态下工作不仅会影响工作质量,在诸多领域更会造成生命和财产的损失。在交通领域,我国......
近年来,深度学习与神经网络由于其在图像处理中具有很好的表现力,有越来越多的人投入到深度学习的研究当中,并在多方面尝试应用以......
随着人工智能技术的不断进步,目标检测技术得到迅猛发展,行人检测技术作为目标检测的重要研究之一也得到飞速发展。自从深度学习进......
石油、天然气等能源运输的最主要方式是管道运输,由于腐蚀、磨损、意外损伤等原因导致管线泄漏事故频发,从而造成极大的经济损失,......
传统目标检测方法存在准确率低、可靠性差、效率低等问题,无法满足对大量图片准确、高效处理的需求。对SSD网络结构进行改进,删除......
随着人们安防意识的不断增强,城市监控系统变得日益庞大,监控系统不断发展的同时带来了新的挑战,研究人员引入计算机视觉相关领域......
在先进辅助驾驶系统与智能交通系统中,对道路目标(包括车辆与行人)的检测是至关重要的。道路场景中背景多样,道路目标种类丰富,道......
为解决实际工业环境纺织品表面疵点检测速度慢、漏检率高的问题,利用MobileNet的深度可分离卷积取代传统SSD主干网络(VGG-16)中的......
纺织业是我国经济的支柱产业之一,在织物生产过程中,产生的织物瑕疵将会严重影响其质量。为实现织物瑕疵的检测与分类从而代替人工......
养猪场其本身容易受到大规模感染,大多设置在人烟稀少的地区,传统的人员监管体制存在工作量大、效率低等问题,为实现对生猪的无接......
实现对复杂环境下西兰花叶片的高精度检测,对西兰花病虫害的监测和防治具有重要意义。在田间复杂环境下叶片存在重叠或遮挡,增加了......
为实现卷积神经网络数据的高度并行传输与计算,生成高效的硬件加速器设计方案,提出了一种基于数据对齐并行处理、多卷积核并行计算......
针对现有基于深度学习的行人检测方法存在计算量较大、检测效率严重依赖硬件性能等问题,对基于SSD网络的行人检测方法进行改进,设......
本文主要研究验证码识别的过程,为了防止出现恶意破解密码、论坛灌水、刷票、刷页等现象,创造了验证码。随着网络使用量的增大,验......
目标检测是对目标物体进行定位和分类的研究,是计算机视觉中一个非常热门的研究方向,也是图像处理中一个重要的研究领域。随着大数......
