深度学习论文

论文摘要针对高光谱图像存在维数"灾难"、特征以及空间信息利用不足的问题,结合深度学习、流形学习及多尺度空间特征的最新进展,提出了一种TSNE和多尺度稀疏自编...

论文摘要交通预测对于交通智能管控具有重要的作用,实时准确的交通速度预测是相关研究领域中亟待解决的问题。传统预测方法难以应对日益复杂的交通数据,深度学习作为一种以数据为导向的新技...

论文摘要计算机视觉检测方法在桥梁结构检测中的使用极大地提高了检测效率,该方法的核心是图像分析处理。研究了深度卷积神经网络在桥梁结构表面病害图像分类识别上的应用。根据桥梁各类病害...

论文摘要基于深度学习构建目标检测模型需要大量的标记样本,良好的样本制作能够提升检测模型的检测精度,若标记的样本库缺乏强代表性,则在实际应用中会影响检测模型。结合多尺度高分影像多...

论文摘要针对电力电子设备的广泛接入,谐波污染更加复杂、影响更大等问题,引入了长短期记忆网络（longshort-termmemory,LSTM）,提出LSTM与多标签分类算法融...

论文摘要目前无人机已经广泛应用于各行各业,但传统无人机识别方法存在成本高、识别率低、适应性差等问题导致无人机进入禁飞区域的事件时有发生,严重影响我国空域安全。针对无人机识别过程...

论文摘要目前Level-Set图像分割方法存在初始轮廓的确定受人为因素影响较大的问题,对目标被遮盖和目标与背景灰度值相近无法达到理想的分割效果。针对此问题,本文提出了利用Fas...

论文摘要为了实现复杂背景下绝缘子的快速、准确识别,提出了基于卷积神经网络的绝缘子目标识别方法。该方法通过公开数据集ImageNet预训练VGGNet,并将VGGNet作为特征提...

论文摘要将深度学习应用于遥感影像目标识别,提出基于卷积神经网络的无人机遥感影像农村建筑物的目标检测方法,用端到端的方式训练FasterR-CNN网络模型,并应用于农村建筑物的快...

论文摘要针对智能交通系统中小尺度交通标志识别率低的问题,文中提出一种改进卷积神经网络的交通标志识别方法。该方法通过在FasterR-CNN算法的低层特征图上增加优化的RPN网络...

论文摘要针对未来战场感知体系的自动化和智能化的需求,设计出了一种基于深度学习的战场红外目标检测系统。近年来随着深度卷积神经网络在图像识别领域的广泛应用,因此将这项新技术应用于军...

论文摘要交通流量信息在智能交通系统管理中起着重要作用。随着交通流检测、采集技术的发展,海量的交通信息得以获取,为提高预测准确性提供了机会。论文建立了基于自动编码器和LSTM递归...

论文摘要高光谱遥感通过利用许多窄电磁波波段获取包含丰富的空间、辐射和光谱信息,在对地观测研究领域扮演着重要角色。随着深度学习的迅速发展,深度神经网络及深度森林等算法在高光谱遥感...

论文摘要深度学习中用于训练的高光谱图像（HSI）数据十分有限,因此较深的网络不利于空谱特征的提取.为了缓解该问题,文中提出3D多尺度特征融合残差网络,利用深度学习和多尺度特征融...

论文摘要电力金具上销钉松动、缺失等常见缺陷严重影响着电力系统的稳定运行,而该类缺陷的检测方式主要依赖于人工标注,致使效率低下,为此提出利用RetinaNet算法实现销钉缺陷智能...

论文摘要为有效检测大量高分辨率航拍影像中绝缘子的自爆缺陷,基于深度学习提出一种自爆定位算法。利用提出的改进SSD算法对航拍影像进行绝缘子精确识别,提取绝缘子所在的矩形区域,提出...

论文摘要随着电磁及干扰技术的飞速发展,战场环境日益复杂,尤其是网络化技术以及人工智能技术的大量应用,现代战争越来越呈现出信息化、网络化、智能化特点。对雷达型空空导弹而言,智能空...

论文摘要人工智能技术可作为人脑的辅助和延伸,突破人脑的生理限制,显著提升情报人员分析综合的科学性和效率。首先,从人工智能的3波浪潮入手,对人工智能技术的应用现状进行阐述,并基于...

论文摘要以SSD为代表的主流深度学习方法在目标检测领域取得了显著的成绩,但由于该类方法只能以矩形框给出目标的概略位置,检测结果具有很大的背景冗余区域,特别是港口密集停泊的舰船在...

论文摘要针对大型机械滚动轴承故障数据存在高噪声、高维度的问题,提出一种基于改进堆叠自编码器的故障诊断方法。基于改进的Dropout方法构建分类深度自编码网络模型,在预训练阶段采...