一种基于深度学习的指示灯识别方法.pdf
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相关资料
一种基于深度学习的指示灯识别方法.pdf
本发明公开了一种基于深度学习的指示灯识别方法,通过区域定位模块截取得到指示灯区域,通过区域分割模块分割并得到指示灯单张分割图片,通过状态识别模块输出所有指示灯状态的识别结果保存到txt,通过结果输出模块输出全部识别结果到监控界面,通过模型优化模块优化准确度,经过深度学习状态识别AI模型自动化识别指示灯状态,自动判断电气设备的工作状态或位置状态。
一种基于深度学习的场景识别方法.pdf
本发明公开了一种基于深度学习的场景识别方法,包括:对待识别的原始图片进行预处理,获得尺寸和通道一致的待识别图像;构建深度学习网络,并对所述深度学习网络进行训练,获得训练后的深度学习网络模型,其中,所述深度学习网络包括目标检测网络单元、场景识别网络单元、第一特征融合单元、注意力网络单元以及第二特征融合单元;将所述待识别图像输入训练后的深度学习网络模型中,获得图像的场景识别结果。本发明通过低‑高层特征的融合,结合注意力机制,增加图像特征中的细节信息,可以对原始图片进行有效的场景分类。
一种基于深度学习的手势识别方法.pdf
本发明提供了一种基于深度学习的手势识别方法,其特征在于,包括以下步骤:利用手势训练集和测试集对二值化卷积神经网络进行训练;利用肤色反映的颜色信息,基于颜色信息对预处理后的原始图像进行分割,提取手势轮廓;利用训练后的二值化卷积神经网络判断手势轮廓对应的手势指令;定位一系列手势轮廓对应的动态手势起、止点,并使用TLD算法追踪手势轨迹,追踪过程中的偏差使用Haar分类器进行修正,再使用HMM算法识别动态手势。本发明提供的方法可以解决传统的手势识别中一般存在着的识别精度不高、稳定性差、实时性较差、手势功能单一等问
一种基于深度学习的钢琴弹奏识别方法.pdf
本发明公开了一种基于深度学习的钢琴弹奏识别方法,其步骤在于:建立钢琴弹奏音符数据库,并对弹奏的音符数据进行分类处理,通过钢琴弹奏对乐曲进行采集,并提取乐曲中的连续音符得到个音符所占的帧数,计算各音符弹奏所占用的时长,通过采集机构对目标音符数据以及目标音符弹奏占用的时间进行采集,对采集的目标音符数据进行分类并通过相应的学习对目标音符进行识别。本发明能够快速准确的对弹奏的音符进行识别,防止由于振动而导致采集探头从支撑架上脱落,防止由于振动产生的噪音对采集机构的工作造成干扰,能够对采集探头的表面进行散热处理,能
一种基于深度学习的火焰及烟雾识别方法.pdf
本发明提供一种基于深度学习的火焰及烟雾识别方法,包括下列步骤:S101、获取待识别的静态图像;S102、使用基于第一分割规则的阈值分割法对所述静态图像进行第一前景分割,获得候选火焰区域;S103、使用基于第二分割规则的阈值分割法对所述静态图像进行第二前景分割,获得候选烟雾区域;S104、构建基于yolov5网络的深度学习模型,将所述候选火焰区域、候选烟雾区域分别输入所述深度学习模型中进行筛选,确定火焰和/或烟雾在所述静态图像中的具体位置。