基于多传感器网络与深度学习的公交车安全监测系统 下载：27 浏览：263
齐宇硕 汪钊旭 胡鑫婷 张锐枭 詹云彤 马月坤 《传感器研究》 2025年3期
摘要: 随着城市化进程的不断加快和人们绿色出行意识的增强，公交车逐渐成为大多数市民上班出行的首选交通工具。然而与高铁飞机等交通工具相比，公交车安全监测系统仍不够健全，可能会发生自燃、侧翻、胎压失衡等突发情况。基于此，本项目研究了一种多传感器网络与深度学习技术相融合的公交车智能安全监测系统，旨在及时发现公交车安全隐患，降低危险事故发生率，保证乘客生命安全，提高公交安全水平。
小学语文古诗词深度学习的教学策略分析 下载：294 浏览：1927
摘要: 在小学语文教育教学过程中，教学的重点以及难点内容就是进行古诗词的教学。采取科学有效的方式进行古诗词教学，能够促进学生语文鉴赏能力的提升，同时还能够在一定程度上提高学生的语文综合素质。但是因为古诗词的语言和学生们日常的说话方式有差距，所以有一大部分学生会对古诗词的学习有着一定的畏惧心理。因此，本位主要针对“深度学习”的小学语文古诗词教学策略分析展开相关的论述。
深度学习视域下小学语文古诗词教学策略研究 下载：365 浏览：3012
摘要: 当前，在小学古诗词教学中，让学生会背古诗、会读古诗、会理解古诗词的简单意思，似乎成了教学的唯一目标。要想引领学生走入深度学习，充分激发学生与古诗词之间的情感共鸣，帮助学生触摸古诗词的内核，领略其中的美，进而怡情悦性、滋养心灵，富足精神世界，教师就要对古诗词进行精研细读与实践探究，不断突破常规，创新形式，让古诗词教学散发出勃勃生机。
肝癌早期检测的NIR-Ⅱ区光学分子断层成像研究 下载：380 浏览：3383
摘要: 我国肝癌死亡率居高不下，早期检测是肝癌有效治疗的关键。近红外二区（NIR-II区）光学分子断层成像具有更高的组织穿透能力和时空分辨力，在肝癌的早期诊断方面具有极大的应用潜力。本文在前期NIR-Ⅰ区光学分子断层成像研究基础上，研究新型NIR-Ⅱ区光学分子断层成像方法，提出了基于深度学习网络的光源重建方法。该算法能够快速、准确、智能的重建出光源的3D形态，进一步提高光源重建结果的准确性和鲁棒性，在一定程度上克服了重建问题的不适定性。
基于数字图像技术的道路裂缝自动检测与评估系统研 下载：59 浏览：806
摘要: 本文深入探讨了基于数字图像技术的道路裂缝自动检测与评估系统的研究与开发。随着智能交通系统的发展，道路裂缝检测作为道路养护的重要任务，其自动化、智能化水平对于提高养护效率、保障行车安全具有重要意义。本文首先分析了道路裂缝检测的背景与意义，综述了国内外相关研究现状，并提出了研究的必要性。随后，详细阐述了系统的总体设计、关键技术及实现方法，包括图像预处理、裂缝检测算法、裂缝评估方法等。通过系统实现与测试，验证了系统的有效性和可靠性。最后，总结了研究成果，并对未来研究方向进行了展望。
煤矿运输系统多元异常图像检测研究 下载：52 浏览：821
摘要: 本文针对煤矿运输系统中的多元异常图像检测问题进行研究。首先，分析了煤矿运输系统中常见的异常类型及其对安全生产的影响。接着，提出了基于深度学习的多元异常图像检测方法，包括数据预处理、特征提取、异常检测模型构建等环节。通过实验验证了所提方法的有效性，并分析了不同异常类型检测的准确率和实时性。最后，针对检测过程中存在的问题，提出了相应的优化策略。本文的研究成果为煤矿运输系统的安全监控提供了技术支持。
基于图像识别的道路病态标注的应用研究 下载：65 浏览：846
摘要: 随着智能交通系统的快速发展，道路病态标注成为确保交通安全与基础设施维护的重要环节。本研究聚焦于基于图像识别的道路病态标注技术，旨在通过深度学习等先进手段实现道路病态的自动化、高精度识别与标注。通过对道路图像进行预处理、特征提取及深度学习模型分类识别，本研究设计并实现了一套完整的道路病态标注系统。实验结果表明，该系统在不同光照条件及复杂道路环境下均展现出良好的识别性能和鲁棒性，能够准确标注多种类型的道路病态，如裂缝、坑洼及标识不清等。
基于深度学习的图像识别算法优化与应用研究 下载：56 浏览：855
摘要: 本文深入研究了如何提升图像识别的准确性和效率,探讨了深度学习在自动驾驶、人脸识别、医学图像识别等多个领域的应用，展示了其广泛的应用前景。
基于深度学习算法的芯片技术在图像处理中的应用探讨 下载：72 浏览：875
刘江 卢宇 李树楠 柴彪 梁晓峰 《信号处理与图像分析》 2024年6期
摘要: 近年来，深度学习算法在图像处理领域应用有显著突破，尤其在计算机视觉任务性能方面。本研究基于此探讨芯片技术在图像处理中的应用。先梳理深度学习算法原理与发展，重点分析卷积神经网络结构与特点，然后设计实现基于深度学习的图像处理系统，以高性能芯片为平台用 CNN 模型。结果表明，该系统在多项任务中准确率和处理速度高。此外，还讨论芯片技术优化算法计算性能的策略。本研究为相关应用提供探索，奠定基础。
基于深度学习的航空摄影测量技术分析及研究 下载：81 浏览：1009
摘要: 本论文旨在探讨深度学习技术在航空摄影测量中的应用，以提高地图制图、地理信息系统和土地管理等领域的效率和精度。通过综合研究现有文献和技术，本文提出了深度学习在航空摄影测量中的三个关键应用方向，包括特征提取与匹配、三维重建和遥感图像分类。在每个应用方向中，分析了深度学习的具体方法和技术，并讨论了其优点和挑战。最后，本文强调了跨学科合作和国际合作的重要性，以推动深度学习在航空摄影测量中的应用。通过本文的研究，可以为相关领域的研究者提供有关深度学习技术的详尽信息，以指导未来的研究和实践。
图像分割方法的理论综述 下载：433 浏览：3436
宋方方 田益民 高雪 郑美俊 杨帅 《光电子进展》 2022年8期
摘要: 图像分割是图像处理中十分重要的一部分，是计算机视觉至关重要的预处理。图像分割技术应用于现代生活的各个领域，如：医学影像、人脸识别、交通控制、遥感工程等，因此图像分割质量的好坏，对后续的相关工作的影响非常的大。目前，各种分割方法技术均比较成熟，根据不同的分割标准，研究了基于边缘、区域、阈值、深度学习、超像素五种图像分割的方法，并进行了性能的分析总结。
生成对抗网络的图像合成技术研究 下载：69 浏览：808
摘要: 自从2014年生成对抗网络（GAN）被首次提出，它已经逐渐成为深度学习研究的焦点话题。GAN在随机噪声与真实数据之间通过构造2个竞争网络即生成器与判别器来进行映射。在图像合成方面,GAN显示出较强的生成能力并能产生高质量图像，从而解决传统图像合成方法所存在的部分问题。本论文的研究目的是对GAN应用于图像合成技术进行深入的探讨，并对该技术的发展状况及未来发展趋势进行分析。
生成对抗网络的图像合成技术研究 下载：69 浏览：808
摘要: 自从2014年生成对抗网络（GAN）被首次提出，它已经逐渐成为深度学习研究的焦点话题。GAN在随机噪声与真实数据之间通过构造2个竞争网络即生成器与判别器来进行映射。在图像合成方面,GAN显示出较强的生成能力并能产生高质量图像，从而解决传统图像合成方法所存在的部分问题。本论文的研究目的是对GAN应用于图像合成技术进行深入的探讨，并对该技术的发展状况及未来发展趋势进行分析。
细粒度图像识别与分类算法研究 下载：63 浏览：807
宁枢麟 刘洋 梁顺利 《信号处理与图像分析》 2024年2期
摘要: 针对深度学习常用人脸识别方法训练不易收敛、图像分辨率低影响大等问题，提出了一种基于通道注意力模块的多尺度特征融合残差神经网络(channel attetion multi-scale fusion)CAMF-ResNet。该方法基于残差块和softmax损失的人脸识别方法，改进了残差网络，利用特征金字塔提取不同层次的特征进行信息融合，并融合了不同尺度的特征，它可以获得更多的描述性信息，提高图像表示的性能。在端到端网络特征提取中，利用注意机制提取相应的高阶特征表示，得到描述能力强的图像表示。实验结果表明，该方法能有效解决深层网络退化和参数过多的缺陷，提高对细粒度图像判别性区域的精细化能力进而提高模型分类精度以获得更高描述性信息特征表示。
基于大数据与深度学习的图像识别及智能标注技术研究 下载：78 浏览：884
摘要: 随着大数据和深度学习技术的发展，智能图像识别和标注在计算机视觉领域具有重要意义。本研究主要探讨了基于大数据与深度学习的图像识别及智能标注技术。首先，针对海量图像数据，提出一个高效的图像特征提取与表示方式，通过与传统方法的对比验证其优越性。其次，针对深度学习模型的训练研发了一种适合于大规模图像数据的深度学习网络结构，并进行了实验验证。然后，根据这些技术，设计并实现了一种基于深度学习的图像识别及智能标注系统，并对系统的效果进行了评估。
深度学习视域下幼儿构建游戏的开展策——基于航空小镇构建 下载：85 浏览：1108
摘要: 作为一种受到幼儿喜欢的一种学习活动，构建游戏是幼儿园老师的一种主要的教育手段，在提高幼儿园的生活和学习品质方面发挥着很大的作用。在生活化的游戏场景中进行游戏活动，可以有效地将幼儿的生活与知识学习相联系，可以将他们的学习积极性完全地激发出来，为他们建立健全的知识体系打下坚实的基础。本文以构建游戏开展为基础，探讨了在建立游戏中引导幼儿深度学习的可能性，并提出了相关的对策，以推动幼儿深度学习能力的发展。
基于VisionSense的实时图像超分辨率重建算法研究 下载：158 浏览：1587
周欣雨 邰丽 陈果 程奕嫡 《信号处理与图像分析》 2023年9期
摘要: 本研究基于VisionSense技术，致力于实现实时图像超分辨率重建算法。详细介绍了VisionSense算法的设计与原理，突出了其在图像处理领域的先进性。提出了一个创新性的实时图像超分辨率算法，包括算法框架、数据预处理与特征提取、深度学习模型选择与设计等关键步骤。通过合理的算法设计，旨在提高图像的空间分辨率，实现更清晰、更细致的图像重建。
基于BP神经网络模型的乳腺癌分类应用研究 下载：100 浏览：1130
摘要: 乳腺癌的早期诊断和治疗是提高患者生存率的关键。为探索诊断和治疗乳腺癌的新思路，本文以乳腺癌数据集为研究对象，提出一种基于BP神经网络的乳腺癌分类预测模型。结果显示，结合BP神经网络能够较好地解决非线性的映射问题，BP神经网络模型在乳腺癌分类任务上具有较高的准确性和鲁棒性，为乳腺癌的分类、预测问题提供了建设性的依据。
社会图书检索模型研究 下载：128 浏览：1426
摘要: 针对以书名、简介、作者图书元数据不能满足用户精确检索图书的问题，本文提出了将用户浏览、评论、标签、打分等社交行为信息与图书元数据信息进行融合，利用深度学习技术建立了一个社会图书检索模型，该模型由基于社会信息的图书建模、基于用户兴趣的查询建模和了交互社会信息的图书检索深度排序模型三部分组成。该模型首先将社交信息融入到图书模型中，然后利用提取用户查询中的关键词，最后将图书模型和用户关键词作为输入到图书检索深度排序模型中进行查询结果输出。
基于深度学习的自然语言处理技术研究 下载：287 浏览：3112
摘要: 随着深度学习领域中的人工智能技术逐渐发展成熟，图像识别、分类、检测等多个领域都开始尝试与深度神经网络技术融合应用。语言智能作为人工智能技术的重要组成部分。其自身的发展与人工智能技术的进步有着紧密关联。自然语言技术经过多年的发展已经取得了突破性的进步，尤其是以深度学习作为基础的自然语言处理技术，在语音识别、智能问答等方面的精准性优势十分明显。本文基于深度学习下的自然语言处理技术研究，在简单分析深度学习的自然语言处理技术应用优势的前提下，结合目前自然语言技术的应用、发展，展望了未来自然语言处理技术在深度学习加持下的发展趋势。
