基于卷积神经网络的反无人机系统图像识别方法.pptx
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一种基于卷积神经网络的图像识别方法、装置及系统.pdf
本发明公开了一种基于卷积神经网络的桥梁混凝土道路图像裂缝识别方法、装置及系统,通过在VGG‑16全卷积神经网络模型的基础上引入梯度层和自我注意力机制模块,从而使模型在数据集上进行训练时起到加速收敛的作用,并使得模型在保证轻量化的同时,能提高网络模型对输入特征图的全局信息学习能力,提高其对混凝土道路图像的裂缝识别速度和识别精准度,本发明最终训练得到的混凝土道路裂缝识别模型可以高效、快速、高精度地进行图像裂缝检测。
基于深度卷积神经网络的无人机识别方法研究.docx
基于深度卷积神经网络的无人机识别方法研究基于深度卷积神经网络的无人机识别方法研究摘要:近年来,无人机的使用范围不断扩大,但同时也引发了对无人机的安全问题的担忧。为了提高对无人机的识别能力,本文提出了一种基于深度卷积神经网络的无人机识别方法。首先,我们收集了大量的无人机图像数据并进行标注,用于训练和测试模型。然后,我们使用卷积神经网络对这些图像进行特征提取和分类。最后,我们对模型进行评估和优化,以提高无人机的识别准确率。关键词:无人机识别;深度卷积神经网络;图像特征提取;分类引言无人机的快速发展和广泛应用给
基于卷积神经网络的无人机图像模糊类型识别.pptx
汇报人:目录PARTONEPARTTWO卷积神经网络的基本结构卷积神经网络在图像处理中的应用卷积神经网络的优势与局限性PARTTHREE无人机图像模糊的常见原因无人机图像模糊类型识别的应用场景无人机图像模糊类型识别的挑战与难点PARTFOUR数据预处理与特征提取卷积神经网络模型构建与训练模糊类型分类与结果输出模型优化策略PARTFIVE实验数据集介绍实验设置与参数调整实验结果展示与对比分析结果分析与应用前景探讨PARTSIX基于卷积神经网络的无人机图像模糊类型识别的优势与不足未来研究方向与应用前景展望TH