![王毅恒：基于YOLOv3算法的农场环境下奶牛目标识别论文]()
本文主要研究内容作者王毅恒,许德章（2019）在《基于YOLOv3算法的农场环境下奶牛目标识别》一文中研究指出：针对农场环境下使用手工标记与肉眼识别方法识别奶牛时计数效率低、错...
![刘生智：基于YOLO V3模型的奶牛目标检测论文]()
本文主要研究内容作者刘生智,李春蓉,刘同金,热娜古丽热西提,陈立平（2019）在《基于YOLOV3模型的奶牛目标检测》一文中研究指出：生产条件下,视觉场景中的奶牛目标检测准确度...
![李林升：改进深度学习框架Faster-RCNN的苹果目标检测论文]()
本文主要研究内容作者李林升,曾平平（2019）在《改进深度学习框架Faster-RCNN的苹果目标检测》一文中研究指出：苹果图像的目标检测是研究苹果采摘机器人的关键技术。本研究...
![马骏：基于遥感数据的内河船只目标检测与航迹形成论文]()
本文主要研究内容作者马骏（2019）在《基于遥感数据的内河船只目标检测与航迹形成》一文中研究指出：航运安全一直是我国内河航运中有待完善的重要问题。目前,在内河航运中,大部分监管...
![刘威：基于图像处理的钢管自动识别系统论文]()
本文主要研究内容作者刘威（2019）在《基于图像处理的钢管自动识别系统》一文中研究指出：目前,国内大多数的棒材生产厂商多采用光电技术或者是人工的方法对棒材进行统计。光电技术统计...
![孔思捷：密集恒星背景下暗弱目标提取技术研究论文]()
本文主要研究内容作者孔思捷（2019）在《密集恒星背景下暗弱目标提取技术研究》一文中研究指出：随着人类对空间的探索和开发,空间成为日益重要的资源。一方面,空间为人类的科学研究、...
![崔东林：基于区域卷积神经网络的目标检测方法论文]()
本文主要研究内容作者崔东林（2019）在《基于区域卷积神经网络的目标检测方法》一文中研究指出：本文针对煤矿环境中出现的目标检测精度低等问题,提出了一种基于区域卷积网络的矿井目标...
![彭昕昀：基于SSD算法的垃圾识别分类研究论文]()
本文主要研究内容作者彭昕昀,李嘉乐,李婉,刘杏洲,张程发,林显新,欧嘉诚（2019）在《基于SSD算法的垃圾识别分类研究》一文中研究指出：目前垃圾识别分类的主要技术是利用传统的...
![林健巍:基于YOLO卷积神经网络的智能监控与存储优化论文]()
本文主要研究内容作者林健巍（2019）在《应用YOLO卷积神经网络的智能监控与存储优化》一文中研究指出：随着人民群众生活水平的提高,人民对财产安全、公共安全以及突发事件也更加关...
![钮赛赛:基于YOLO智能网的红外弱小多目标检测技术论文]()
本文主要研究内容作者钮赛赛,周华伟,朱婧文,邵艳明,李少毅（2019）在《基于YOLO智能网络的红外弱小多目标检测技术》一文中研究指出：复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标...
![李燕：激光遥感超像素区域目标信息提取方法研究论文]()
本文主要研究内容作者李燕,赵志云（2019）在《激光遥感超像素区域目标信息提取方法研究》一文中研究指出：针对当前激光遥感超像素区域目标信息提取方法中存在的目标检测能力较差、信息...
![陈振武：基于智慧灯杆的行人检测与重识别论文]()
本文主要研究内容作者陈振武,张枭勇,黎旭成（2019）在《基于智慧灯杆的行人检测与重识别》一文中研究指出：智慧灯杆是智能交通领域重要的物联网基础设施,基于智慧灯杆的智能终端集成...
![谢奇芳：基于Faster R-CNN的高分辨率图像目标检测技术论文]()
本文主要研究内容作者谢奇芳,姚国清,张猛（2019）在《基于FasterR-CNN的高分辨率图像目标检测技术》一文中研究指出：为提升传统算法对高分辨率遥感图像中地物目标的检测效果,将深度学习目标检测框架快速区域卷积神经网络(fasterregionswithconvolutionalneuralne...
![韩凯：基于深度学习的汽车轮毂表面缺陷在线检测算法论文]()
本文主要研究内容作者韩凯（2019）在《基于深度学习的汽车轮毂表面缺陷在线检测算法》一文中研究指出：轮毂表面缺陷检测是轮毂企业生产物流过程中的重要一环。通过现场调研,本文发现在传统解决方案中,轮毂表面缺陷检测是通过工人在生产线的固定工位通过肉眼观测的方式来对缺陷进行定位和标记。而由于汽车轮毂结构复杂...
