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基于迁移学习的天气图像识别 认领
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作者 孙伟帅 《西华大学学报:自然科学版》 CAS 2021年第1期22-26,共5页
为提高天气图像识别的准确率,达到良好的天气图像分类效果,提出一种基于迁移学习的天气图像识别算法。该算法使用Xception图像分类算法实现网络架构,再基于迁移学习理论将模型和参数应用到天气图像识别中,并在同一数据集上与其他模型进... 为提高天气图像识别的准确率,达到良好的天气图像分类效果,提出一种基于迁移学习的天气图像识别算法。该算法使用Xception图像分类算法实现网络架构,再基于迁移学习理论将模型和参数应用到天气图像识别中,并在同一数据集上与其他模型进行性能对比。实验结果表明,基于迁移学习的改进Xception模型有效解决了训练样本不足、准确率低的问题,在提高天气图像识别方面取得了较好的效果,实现了对阴天、雾天、雨天、沙尘天、雪天、晴天6类天气的识别,总识别准确率达到94.39%。 展开更多
关键词 图像识别 天气识别 图像分类 Xception 迁移学习
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文章速递基于改进AlexNet的鱼类识别算法 认领
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作者 薛永杰 巨志勇 《电子科技》 2021年第4期12-17,共6页
自然环境中的鱼类形状种类繁多且易受到不同光线和背景环境影响,导致一些传统的基于颜色纹理或特征点提取的鱼类识别算法识别精度降低,达不到良好的分类效果。针对这一问题,文中在已有的AlexNet卷积神经网络的基础上,减少了部分冗余卷... 自然环境中的鱼类形状种类繁多且易受到不同光线和背景环境影响,导致一些传统的基于颜色纹理或特征点提取的鱼类识别算法识别精度降低,达不到良好的分类效果。针对这一问题,文中在已有的AlexNet卷积神经网络的基础上,减少了部分冗余卷积层以加快模型训练速度。将基于项的柔性注意力算法应用于改进后的AlexNet卷积神经网络模型,该模型由4个卷积层、1个基于项的柔性注意力层和两个全连接层组成。同时,利用迁移学习的方法建立鱼类识别模型。测试结果表明,相较于原始AlexNet,提出的算法平均识别准确率为97.43%,准确率提升了4.08%,对部分鱼类的识别准确率达到了99.31%,识别耗时降低了35%。与现有鱼类识别算法相比,文中提出的鱼类识别算法的识别精准度更高,模型复杂度更低,鲁棒性更强。 展开更多
关键词 注意力机制 鱼类图像 深度学习 图像识别 迁移学习 卷积神经网络 AlexNet 模式识别
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低复杂度的增强图像来源检测算法 认领
3
作者 王俊祥 黄霖 +2 位作者 张影 倪江群 林朗 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期96-106,共11页
随着多媒体技术的飞速发展,增强图像因视觉效果好而被广泛使用。常规图像增强算法包含直方图均匀化、伽马校正等。然而,近期提出了一种基于对比度增强效果的可逆信息隐藏算法。该算法在往载体中嵌入一定比例秘密信息后,可生成与常规图... 随着多媒体技术的飞速发展,增强图像因视觉效果好而被广泛使用。常规图像增强算法包含直方图均匀化、伽马校正等。然而,近期提出了一种基于对比度增强效果的可逆信息隐藏算法。该算法在往载体中嵌入一定比例秘密信息后,可生成与常规图像增强算法视觉效果一致的含密增强图像。此类增强图像的出现为后续不分辨增强图像来源而直接使用的操作带来了巨大的安全隐患。基于此,提出一种可识别可逆信息隐藏图像的低复杂度增强图像来源检测算法。通过分析可逆信息隐藏图像和多种常规对比度增强图像在直方图分布上的区别,设计了4个高效的特征,然后采用高效的支持向量机分类器完成增强图像的来源检测。实验结果表明,在多种对比度增强图像来源鉴定的场景下,这种算法均可获得较之当前主流方案更准确、更稳定的结果,优势明显。 展开更多
关键词 图像分析 图像识别 机器学习 图像增强 可逆信息隐藏 支持向量机
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图像识别的静态手势识别与动态跟踪系统设计 认领
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作者 李天真 宋齐顺 +1 位作者 贾岚絮 何刚强 《单片机与嵌入式系统应用》 2021年第4期34-37,共4页
本文研究了图像手势识别和增强现实技术,设计了可以进行静态手势识别和动态跟踪的系统,通过提前录入不同手势,利用皮肤颜色对图像进行OSTU自适应阈值划分,建立二值化图像,与已知的手势进行匹配,以得到手势结果。实验结果表明,准确率达到... 本文研究了图像手势识别和增强现实技术,设计了可以进行静态手势识别和动态跟踪的系统,通过提前录入不同手势,利用皮肤颜色对图像进行OSTU自适应阈值划分,建立二值化图像,与已知的手势进行匹配,以得到手势结果。实验结果表明,准确率达到96.8%,识别速度达到0.55 s。动态跟踪利用检测每帧图像中手部的位置进行定位和捕捉,图像捕捉帧数达到28帧/s,对手势静态识别和动态跟踪实现了人机之间的良好交互。 展开更多
关键词 图像识别 增强现实 手势识别 阈值分割
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基于图像识别的煤矿井下安全管控技术 认领
5
作者 张立亚 《煤矿安全》 CAS 北大核心 2021年第2期165-168,共4页
根据煤矿安全生产的需求,研究基于图像识别的煤矿井下重点区域安全管控技术,利用机器学习算法和计算机视觉技术,同时结合人员管理数据、设备运行数据进行数据的分析,经过联动分析,数据挖掘,可实现对井下人员行为、煤量的监测和管控,形... 根据煤矿安全生产的需求,研究基于图像识别的煤矿井下重点区域安全管控技术,利用机器学习算法和计算机视觉技术,同时结合人员管理数据、设备运行数据进行数据的分析,经过联动分析,数据挖掘,可实现对井下人员行为、煤量的监测和管控,形成目标风险预控的知识库,并进行了井下的实验验证。实验数据表明:系统平台的实时分析响应时间小于2 s,识别率大于98%,系统可以有效的实现井下人员、煤量等动目标的安全管控。 展开更多
关键词 视频监控 图像识别 动目标识别技术 煤量监测 智慧矿山
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基于深度残差网络的车标识别 认领
6
作者 田强 贾小宁 《吉林大学学报:理学版》 CAS 北大核心 2021年第2期319-324,共6页
针对车标识别准确率的问题,提出一种基于ResNet-18模型改进残差网络的车标识别算法.首先,利用残差网络并对其进行改进,使用改进的线性修正单元Leaky ReLU激活函数代替原激活函数;其次,调整传统的残差网络结构,将批量标准化和激活函数放... 针对车标识别准确率的问题,提出一种基于ResNet-18模型改进残差网络的车标识别算法.首先,利用残差网络并对其进行改进,使用改进的线性修正单元Leaky ReLU激活函数代替原激活函数;其次,调整传统的残差网络结构,将批量标准化和激活函数放在卷积层前,并减少网络参数以加速网络训练.实验结果表明,改进后的残差网络模型识别准确率达99.8%. 展开更多
关键词 深度学习 残差网络 图像识别 车标识别
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文章速递一种改进的Mobilenet网络车载图像识别方法 认领
7
作者 张凯斐 王翠娥 《吕梁学院学报》 2021年第2期15-20,共6页
对行人和车辆的识别是行车记录仪识别系统的重要组成部分,为满足车载识别系统对算法模型检测实时性和简洁性的需求,以传统Mobilenet为基础网络,提出了一种车载图像识别改进算法。该算法优化了Mobilenet网络的Con DW3×3、Conv3... 对行人和车辆的识别是行车记录仪识别系统的重要组成部分,为满足车载识别系统对算法模型检测实时性和简洁性的需求,以传统Mobilenet为基础网络,提出了一种车载图像识别改进算法。该算法优化了Mobilenet网络的Con DW3×3、Conv3×3卷积层相关参数,网络的计算量明显减少,识别速度有效提高。利用行车记录仪获得的实际数据集进行训练,实验结果表明,改进算法在识别速率上提高了6.6%。相比同类网络模型Squeezenet,训练的迭代次数显著降低。 展开更多
关键词 Mobilenet模型 检测实时性 卷积神经网络 图像识别 车载图像
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文章速递基于改进FCN-8s的灵武长枣图像分割方法 认领
8
作者 薛君蕊 王昱潭 +4 位作者 曲爱丽 张加欣 邢振伟 魏海岩 孙浩伟 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期191-197,共7页
针对不同成熟度灵武长枣图像中多尺度长枣目标的分割问题,该研究提出了一种基于改进FCN-8s的灵武长枣图像分割方法。首先,建立包含不同成熟度灵武长枣图像的数据集。其次,提出一个多尺度特征提取模块,该模块以3×3卷积为主分支,增加... 针对不同成熟度灵武长枣图像中多尺度长枣目标的分割问题,该研究提出了一种基于改进FCN-8s的灵武长枣图像分割方法。首先,建立包含不同成熟度灵武长枣图像的数据集。其次,提出一个多尺度特征提取模块,该模块以3×3卷积为主分支,增加1×1卷积和5×5深度可分离卷积作为辅助分支,以提取灵武长枣图像中的多尺度特征。然后,用多尺度特征提取模块替换FCN-8s中的3×3卷积,又对FCN-8s网络结构做了一定的改进,得到了改进FCN-8s。最后,在灵武长枣数据集上进行试验,结果表明,改进FCN-8s的枣类交并比、平均交并比、像素准确率、召回率和像素准确率、召回率的调和平均值F1分数分别达到了93.50%、96.41%、98.44%、97.86%和98.15%,比原FCN-8s的各项评价指标分别高出了11.31、6.20、1.51、5.21和3.14个百分点。网络参数量为5.37×106,分割速度为16.20帧/s。改进FCN-8s满足了灵武长枣智能化采摘机器人对视觉识别系统的要求,为实现灵武长枣的智能化采摘提供了技术支持。 展开更多
关键词 语义分割 图像识别 图像分类 FCN-8s 深度可分离卷积 灵武长枣图像
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文章速递基于深度学习的电力设备红外图像识别 认领
9
作者 陈鹏 秦伦明 《上海电力大学学报》 CAS 2021年第3期217-220,230,共5页
电力设备的安全运行是保证电力系统长期稳定工作的重要基础,因此需要对电力设备的运行状态进行实时监测。实现对电力设备实时监测的关键是对电力设备进行准确的识别和定位。传统的图像检测算法受环境和复杂背景的影响,无法对电力设备进... 电力设备的安全运行是保证电力系统长期稳定工作的重要基础,因此需要对电力设备的运行状态进行实时监测。实现对电力设备实时监测的关键是对电力设备进行准确的识别和定位。传统的图像检测算法受环境和复杂背景的影响,无法对电力设备进行准确的定位和识别。基于深度学习的目标检测在电力设备运行状态实时监测中具有更广阔的发展前景。针对电力设备红外图像的识别提出了基于Faster R CNN识别方法。实验结果表明,该方法准确率高,能够准确定位和识别红外图像中的电力设备。 展开更多
关键词 电力设备 红外图像 深度学习 图像识别
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文章速递基于AprilTag图像识别的移动机器人定位研究 认领
10
作者 焦传佳 江明 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第1期110-119,共10页
针对移动机器人在识别AprilTag图像过程中,受到室内光线不均和运动过快所导致的识别成功率低问题,提出一种基于AprilTag图像的预处理方法来提高识别成功率。首先采用移位去尾的方法进行图像灰度化处理,在此基础上融入双线性插值降采样... 针对移动机器人在识别AprilTag图像过程中,受到室内光线不均和运动过快所导致的识别成功率低问题,提出一种基于AprilTag图像的预处理方法来提高识别成功率。首先采用移位去尾的方法进行图像灰度化处理,在此基础上融入双线性插值降采样的方法以提升整体图像处理速度,再对降采样后得到的灰度图进行直方图均衡化处理,消除因光线不均产生的影响,然后对图像双边平滑和Canny边缘检测,增强图像对比度和消除图像噪声的影响,以达到提升AprilTag图像识别的成功率和后续工作的定位准确度。通过实验进行对比分析,所提方法对AprilTag图像识别的成功率比传统方法在不同光线条件下均提高了3%以上,且移动机器人的实时定位误差控制在1~2 cm,从而验证了所提方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 AprilTag 图像预处理 图像识别 室内定位 移动机器人
基于图像识别的采血管血清液位检测 认领
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作者 刘聪 王超 +2 位作者 侯剑平 赵万里 段忆芮 《传感器与微系统》 CSCD 2021年第3期149-152,共4页
系统通过工业相机采集采血管图像,对采集得到的图像进行中值滤波、RGB颜色分离、二值化、形态学处理、图像分割、液位识别,最终得到血清的上下液位的纵坐标。实验结果表明,所提方法具有较高的检测精度,液位检测结果精度可达到0.05 mm。... 系统通过工业相机采集采血管图像,对采集得到的图像进行中值滤波、RGB颜色分离、二值化、形态学处理、图像分割、液位识别,最终得到血清的上下液位的纵坐标。实验结果表明,所提方法具有较高的检测精度,液位检测结果精度可达到0.05 mm。通过血清上下液位的准确定位,可以用于调节仪器样本针采集血清,也可以根据血清高度对血清量不足进行提示。 展开更多
关键词 血清液位检测 图像识别 采血管 图像分割
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基于卷积神经网络结合图像处理技术的荞麦病害识别 认领
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作者 陈善雄 伍胜 +2 位作者 于显平 易泽林 雷兴华 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期155-163,共9页
荞麦病害的发生极大地影响了荞麦的品质和产量,对病害的监测是确保荞麦产业健康发展的重要措施。该研究利用深度学习中卷积神经网络的多层特征提取方式,对荞麦病害的特征进行抽取,然后根据特征进行分类,最终实现对荞麦病害的判别。首先... 荞麦病害的发生极大地影响了荞麦的品质和产量,对病害的监测是确保荞麦产业健康发展的重要措施。该研究利用深度学习中卷积神经网络的多层特征提取方式,对荞麦病害的特征进行抽取,然后根据特征进行分类,最终实现对荞麦病害的判别。首先采用一种最大稳定极值区域(MSER,Maximally Stable Extremal Regions)和卷积神经网络(CNN,ConvolutionalNeuralNetwork)结合的方法对荞麦发病区域进行检测,实现了病害区域与非病害区域的分离,准确定位病灶位置;然后在传统卷积神经网络框架上,通过提升网络宽度,约束参数量,加入了两级inception结构,对成像环境复杂,低质量荞麦图像准确地进行特征抽取。同时,为了降低采样过程中光照的影响,采用基于余弦相似度的卷积代替传统的卷积运算,对于光照不均的荞麦叶片也能够进行较好的病害识别。最后,为了验证该研究所提方法的有效性,建立一个包含8种荞麦病害图像的数据集,结果表明采用MSER和CNN结合的区域检测与两级inception识别框架的方法,对于荞麦是否发病判别的精确率、召回率、以及精确率和召回率加权调和平均值分别达到了97.54%,96.38%,97.82%;对于具体病害的识别其均值为84.86%,85.78%,85.40%。该方法在识别精度和速度方面具有良好的性能,为实现荞麦病害的自动识别提供了重要的技术支持。 展开更多
关键词 图像处理 病害 图像识别 特征提取 荞麦 卷积神经网络 深度学习
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侧扫声呐识别沉船影像的迁移学习卷积神经网络法 认领
13
作者 汤寓麟 金绍华 +2 位作者 边刚 张永厚 李凡 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期260-269,共10页
侧扫声呐海底沉船图像识别是水下障碍物核查和失事船只搜救中的一项重要工作。针对传统侧扫声呐图像人工判读存在效率低、耗时长、资源消耗大及主观不确定性强和过分依赖经验等问题,本文尝试引入卷积神经网络的方法,同时考虑到侧扫声呐... 侧扫声呐海底沉船图像识别是水下障碍物核查和失事船只搜救中的一项重要工作。针对传统侧扫声呐图像人工判读存在效率低、耗时长、资源消耗大及主观不确定性强和过分依赖经验等问题,本文尝试引入卷积神经网络的方法,同时考虑到侧扫声呐沉船图像属于小样本数据集,提出一种基于迁移学习的卷积神经网络侧扫声呐沉船图像自动识别方法。通过归一化处理、图像增强等方式扩充样本数据,并以4∶1的比例划分训练集和测试集,同时参照经典VGG-16模型,根据侧扫声呐沉船数据集特点设计了改进的模型,然后将在ImageNet图像数据集上训练好的改进模型在小样本侧扫声呐沉船数据集上采用冻结和训练、微调两种迁移学习方式进行学习和试验,并与全新学习进行比较分析,结果表明,3种方法对侧扫声呐沉船图像识别的准确率分别为93.71%、84.49%和90.58%,其中第1种迁移学习方法准确率最高,模型收敛速度最快,且AP值最高为92.45%,分别比第2种迁移学习方法和全新学习高了8.06%和3.06%,在提高模型的识别能力和训练效率方面效果更佳,验证了该方法的有效性与可行性,具有一定实际指导意义。 展开更多
关键词 侧扫声呐海底沉船 图像识别 迁移学习 卷积神经网络 VGG-16
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人工智能辅助设计:基于深度学习的风景园林平面识别与渲染 认领
14
作者 周怀宇 刘海龙 《中国园林》 CSCD 北大核心 2021年第1期56-61,共6页
采用风景园林学与人工智能的跨学科研究方式,开发了一种将深度学习模型——生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)用于风景园林平面图用地识别与图像渲染的新应用场景。以325张细致标注的平面方案图建立用于深度学习的数据... 采用风景园林学与人工智能的跨学科研究方式,开发了一种将深度学习模型——生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)用于风景园林平面图用地识别与图像渲染的新应用场景。以325张细致标注的平面方案图建立用于深度学习的数据集,训练循环生成对抗网络(CycleGAN)实现平面图不同用地类型地块的提取任务,以及平面色块图到色彩肌理图的渲染生成。进一步从图片质量、正确规范性和色彩表达等方面评价模型的识别与渲染结果。该训练模型有潜力被应用于风景园林案例的用地类型分析及平面渲染,帮助设计师提升分析及制图效率。 展开更多
关键词 风景园林 生成对抗网络 风景园林平面图 图像识别 图像生成 设计制图
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基于深度学习的智能高精度图像识别算法 认领
15
作者 郭原东 雷帮军 +1 位作者 聂豪 李讷 《现代电子技术》 北大核心 2021年第4期173-176,共4页
针对高精度训练样本缺失场景下图像识别算法泛化能力差的问题,文中提出一种改进的深度置信网络结构(DBNs)。该结构通过在DBN网络中引入随机隐退机制,使得隐含层中的部分单元失效,仅保留其连接权重,防止小样本量训练过程中产生的过拟合... 针对高精度训练样本缺失场景下图像识别算法泛化能力差的问题,文中提出一种改进的深度置信网络结构(DBNs)。该结构通过在DBN网络中引入随机隐退机制,使得隐含层中的部分单元失效,仅保留其连接权重,防止小样本量训练过程中产生的过拟合现象。为降低引入随机隐退机制后算法的计算复杂度,在该结构中引入基于相邻近算法的降采样机制。采用ORL开放人脸数据集进行仿真实验,结果表明,该机制可以将识别错误率由普通DBN网络的43%降低到5.0%,但计算时间有所增加。对比引入降采样算法后的网络测试结果显示,网络训练时间下降约69.9%;与AlexNet等公开网络的对比测试结果表明,该算法的识别精度可达95.2%,在计算精度与识别效率上均有一定的优越性。 展开更多
关键词 图像识别 深度学习 随机隐退 图像降采样 仿真实验 网络测试
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卷积神经网络在图像处理中的应用 认领
16
作者 闫贺 郭秀娟 《吉林建筑大学学报》 CAS 2021年第1期84-88,共5页
卷积神经网络相比普通的神经网络能够大量减少训练集,并且识别准确性也能大幅提高,目前在图像处理和图像识别等领域有非常广的应用.本文详细阐述卷积神经网络,包括卷积层、激活层、池化层、全链接层,并利用TensorFlow做一个对比,展示卷... 卷积神经网络相比普通的神经网络能够大量减少训练集,并且识别准确性也能大幅提高,目前在图像处理和图像识别等领域有非常广的应用.本文详细阐述卷积神经网络,包括卷积层、激活层、池化层、全链接层,并利用TensorFlow做一个对比,展示卷积神经网络在图像处理中的过程. 展开更多
关键词 卷积神经网络 图像处理 图像识别
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基于机器视觉的农业智能运输小车设计与开发 认领
17
作者 宋雷 李浩欣 +3 位作者 郭顺 徐航 陈龙崇 韩钰绵 《智慧农业导刊》 2021年第1期9-13,共5页
文章设计开发了一台以Arduino作为控制核心,OpenMV作为机器视觉模块的农业智能短距离运输小车。该智能小车通过使用OpenMV对二维码、障碍物等进行图像识别,能够实现自主运行,可以将指定农业物资运输到指定地点。该农业智能小车采用4个... 文章设计开发了一台以Arduino作为控制核心,OpenMV作为机器视觉模块的农业智能短距离运输小车。该智能小车通过使用OpenMV对二维码、障碍物等进行图像识别,能够实现自主运行,可以将指定农业物资运输到指定地点。该农业智能小车采用4个麦克纳姆轮作为移动机构,通过Arduino对电机进行PID控制,可使小车实现全向移动,提高农业的生产效率。 展开更多
关键词 农业智能运输小车 ARDUINO OpenMV 图像识别 PID
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基于FPGA的CNN图像识别加速与优化 认领
18
作者 齐延荣 周夏冰 +1 位作者 李斌 周清雷 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第4期205-212,共8页
目前,CNN已广泛应用于许多应用场景中,包括图像分类、语音识别、视频分析、文档分析等。由于CNN计算密集,常以GPU进行加速,但GPU功耗高,不适用于CNN推理阶段。基于此,文中研究了基于FPGA的CNN图像识别加速与优化的应用方法,利用Intel F... 目前,CNN已广泛应用于许多应用场景中,包括图像分类、语音识别、视频分析、文档分析等。由于CNN计算密集,常以GPU进行加速,但GPU功耗高,不适用于CNN推理阶段。基于此,文中研究了基于FPGA的CNN图像识别加速与优化的应用方法,利用Intel FPGA提供的OpenCL SDK,在FPGA板卡上设计并优化了CNN前向模型。首先,针对计算量问题,通过功能模块划分,充分发挥FPGA的高计算效能优势。其次,优化核心算法,提高运行速度;分析特征图处理操作,利用参数共享策略降低数据存储量;采用通道传输数据,减少访问片外存储次数。最后,对数据缓存、数据流、循环进行优化设计,缓解了FPGA片上的资源限制;通过量化参数降低FPGA内存资源占用量。实验结果表明,FPGA具有较低的功耗,CPU的功耗是其2.1倍,而GPU的功耗是其6.5倍;与近年来相关领域文献中提出的方法相比,所提方法具有较高的吞吐量和计算性能。 展开更多
关键词 CNN FPGA 图像识别 OPENCL 模块划分 数据流优化
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探究生鲜人工智能秤的发展状况与趋势 认领
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作者 林智繁 黎志勇 +1 位作者 李陨竹 苏招菊 《价值工程》 2021年第2期211-212,共2页
为解决农贸市场、菜市场、超市的销售果蔬、肉类等生鲜的称重、计价、封袋流程复杂、耗时长、精确度不高和结账方式的问题。通过大量查阅和深究国内外的智能电子秤资料,分析和在总结了当前国内外的智能电子秤发展状况与趋势,包括图像识... 为解决农贸市场、菜市场、超市的销售果蔬、肉类等生鲜的称重、计价、封袋流程复杂、耗时长、精确度不高和结账方式的问题。通过大量查阅和深究国内外的智能电子秤资料,分析和在总结了当前国内外的智能电子秤发展状况与趋势,包括图像识别技术、红外线检测技术和指纹快速结账技术,论述了智能电子秤发展的主要因素与发展趋势,可为智能电子秤科学研究和企业发展提供借鉴。 展开更多
关键词 生鲜 电子秤 图像识别 红外线 指纹结账
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基于混合激活函数的改进卷积神经网络算法 认领
20
作者 刘国柱 赵鹏程 +1 位作者 于超 王晓甜 《青岛科技大学学报:自然科学版》 CAS 2021年第1期114-118,共5页
激活函数是人工神经网络的重要组成部分,对提高人工神经网络的准确性具有重要影响。为了研究使用混合激活函数的卷积神经网络在图像分类任务中的识别精度和收敛速度表现,本工作以LeNet-5卷积神经网络为基本结构,构造了一个使用Sinusoid-... 激活函数是人工神经网络的重要组成部分,对提高人工神经网络的准确性具有重要影响。为了研究使用混合激活函数的卷积神经网络在图像分类任务中的识别精度和收敛速度表现,本工作以LeNet-5卷积神经网络为基本结构,构造了一个使用Sinusoid-Sinusoid-Ramp(S-S-R)混合激活函数的卷积神经网络,以及4个使用单一激活函数(Sinusoid、Ramp、Sigmoid、Tanh)的卷积神经网络在CIFAR-10数据集上进行了图像分类实验,并在MNIST数据集上将本工作新模型同其他分类算法的效果进行了对比。结果表明,使用S-S-R混合激活函数的卷积神经网络具有更快的收敛速度和更高的识别精度。 展开更多
关键词 混合激活函数 卷积神经网络 图像识别 准确率
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