内容提供者
基于优化VGG19卷积神经网络的异常检测模型研究.pptx
2024-10-04
20金币
1KB
25页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共25页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于优化VGG19卷积神经网络的异常检测模型研究.pptx
汇报人：目录PARTONEVGG19网络结构VGG19网络特点VGG19网络在异常检测中的应用PARTTWO数据增强技术特征提取优化训练策略优化正则化技术PARTTHREE异常检测算法概述基于优化VGG19网络的异常检测模型设计异常检测模型的训练与测试异常检测模型性能评估PARTFOUR实验数据集介绍实验结果展示结果分析与其他算法的比较PARTFIVE研究结论研究不足与展望THANKYOU
2024-10-04
20
1KB
基于优化VGG19卷积神经网络的异常检测模型研究.docx
基于优化VGG19卷积神经网络的异常检测模型研究AbstractWiththepopularityandgrowthofdeeplearningtechniques,anomalydetectionhasbecomeoneofthemostpopularareasinmachinelearningresearch.Inthispaper,weproposeananomalydetectionmodelusingaVGG19convolutionalneuralnetwork,optimizedforbet
2024-10-16
5
11KB
基于卷积神经网络嵌套模型的人群异常行为检测.docx
基于卷积神经网络嵌套模型的人群异常行为检测人群异常行为检测是计算机视觉领域的一个重要研究课题，可以广泛应用于公共安全管理、交通监控等场景。随着深度学习的发展，特别是卷积神经网络(CNN)的出现，人群异常行为检测取得了显著的进展。本文将介绍一种基于卷积神经网络嵌套模型的人群异常行为检测方法。首先，我们先介绍一下人群异常行为的定义。人群异常行为是指与通常行为模式相比较，出现了不寻常的行为活动。这些异常行为可能包括人与人之间的冲突、运动异常、物体丢失等。人群异常行为检测的目标就是根据输入的视频流，准确地检测出这
2024-11-01
5
10KB
基于卷积神经网络的头盔佩戴检测模型的研究.docx
基于卷积神经网络的头盔佩戴检测模型的研究标题：基于卷积神经网络的头盔佩戴检测模型的研究摘要：随着工业化进程的加快，头盔的佩戴在工业、交通等领域变得愈发重要。然而，由于个人安全意识的不足，很多人会忽视头盔的佩戴。为了提高人们的安全意识和采取相应的预防措施，本研究基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）技术，设计并实现了一种头盔佩戴检测模型。该模型能够通过图像识别技术，准确地判断一个人是否佩戴头盔，从而为相关部门提供有效的监控手段，提高头盔佩戴率，降低工作和交通安全事故
2024-10-27
5
10KB
基于卷积神经网络的头盔佩戴检测模型的研究.docx
基于卷积神经网络的头盔佩戴检测模型的研究随着交通事故的不断增加，车辆驾驶员安全性问题越来越起重要关注。其中，头盔佩戴问题是影响驾驶员安全的重要因素之一。在现实生活中，有许多驾驶员没有佩戴安全头盔，这可能会导致交通事故，损害驾驶员和乘客的生命财产安全。因此，建立一个头盔佩戴检测模型是十分必要的。本文着重介绍基于卷积神经网络(CNN)头盔佩戴检测模型的研究。I.研究背景和意义近年来，随着物联网技术、数字信号处理技术等科学技术的不断发展，交通安全越来越得到重视。交通安全问题是社会中一个全面、复杂性较大的系统问题
2024-10-16
5
11KB