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车牌照识别是计算机视觉技术的一项重要应用,在保障日常交通秩序中扮演关键角色,因此,一直以来车牌照识别技术都是计算机视觉领域中一项热门研究。由于车牌照识别系统的应用场景通常在交通路口,交通情况复杂度高,由于车辆运动和拍摄角度导致的遮挡、图像变形等问题,使得高精度、抗干扰的车牌照识别系统具有重要研究价值。近年来,随着深度学习技术的发展,特别是其在图像识别和目标检测领域带来相较传统方法的巨大的性能提升。文章尝试使用深度卷积神经网络的方法,提出了一个在精确度和鲁棒性方面都较为出色的针对中国大陆车牌照的识别算法,其在我们的私有数据集上识别准确率达到94.93%,识别图片平均耗时243 ms。该方法可以通过更换数据集来泛化到其他国家或地区的车牌照识别问题上。 相似文献
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提出了一种基于人工神经网络的语音识别方法,首先对语音信号进行处理和峙征提取,然后采用神经网络对提取的语音信号的特征进行识别,最后对这种智能语音识别技术进行了误差分析,实现了语音识别技术的数字化、智能化和较高的精确度. 相似文献
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针对传统轴承故障识别方法的识别率低以及人工干涉等问题。提出了一种基于时频图和深度神经网络(WT-CNN)轴承故障类别的自动识别方法。首先采用连续小波变换(CWT)将原始信号转为时频图,然后将其输入VGG-16神经网络模型中的卷积网络层(CNN)进行特征自动提取,并使用softmax层完成识别。实验结果表明,该方法可以准确地识别轴承故障类别,其准确率达到100%。因此与其他神经网络和传统机器学习方法相比,WT-CNN神经网络模型能有效对轴承故障类别完成识别任务。 相似文献
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为了解决传统火灾探测器采用单一火灾特征参量进行火灾识别不准确、不及时的问题,提出了多信息融合的火灾识别技术;并使用多参量火灾数据采集装置配接四种火灾探测器实时采集被保护区域的烟雾浓度、温度、火焰红紫外辐射量,使用网络摄像机同步采集火灾视频,形成火灾样本库;采用深度学习的方法对预处理后的样本集输入火灾监测与识别网络进行特征提取,之后通过注意力理机制模块为其分配不同权重并进行融合,得到完整的特征图进行火灾预测;可应用于基于边缘计算的火灾探测报警系统,便于集中管控,主动运维;多信息融合的火灾识别技术能够更加全面获取火灾发生时的多参量信息,可以同时监测火焰和烟雾信号,可以避免使用单一探测手段所存在的不足,提高火灾监测的可靠性。 相似文献
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本文将深度学习技术中的卷积神经网络算法应用于遥感影像中的植被类型分类研究,模型包括卷积层,池化层以及全连接层,卷积层完成了影像中特征的提取,池化层对特征降维,最后全连接层完成植被的分类工作。针对研究使用的数据集,模型得到的94%的分类精度。 相似文献
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入侵检测属于动态安全技术,它能够主动检测网络的易受攻击点。相对于传统的入侵检测技术来说,采用人工神经网的入侵检测具有检测准确度高以及能识别大量新型攻击的优点。本文提出了基于BP神经网络的入侵检测系统,详细分析了基于BP神经网络的入侵检测系统的设计和实现过程,并利用KDD cup 99数据集通过仿真实验表明这种神经网络算法可以有效地应用到入侵检测系统中。 相似文献
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鉴于传统智能识别方法无法解决分拣过程中货物破损区域不定、破损区域模糊、分拣耗时等问题,提出一种基于计算机视觉技术的破损快件智能识别模型,通过采用分割法,分割出图像变换差值,构建合理的快件特征表、目标破损特征区域表,并明确破损区域阀值,通过主元相似识别算法对不同类型的待识别快件进行破损识别。实验表明该模型具有较高的实时性和可靠性,能够及时准确地识别出不同类型的破损快件,极大地提高了物流分拣去除破损快件的自动化以及智能化。 相似文献
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针对汽车仓储库区的特点,提出了一种基于改进GoogLeNet卷积神经网络的仓储库区障碍物分类识别方法,即对传统GoogLeNet卷积神经网络浅层的Inception模块进行改进,并在此基础上增加四分类全连接层,改进后的卷积池化层作为仓储库区四分类图像数据的特征提取器,对全连接层和输出层进行模型训练。实验结果表明:该障碍物分类识别方法准确率高且识别时间短,大大增加了AGV障碍物检测系统的准确性与鲁棒性。 相似文献
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庄心生 《中小企业管理与科技》2012,(7)
结合Bandelet变换和神经网络的各自特点,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)的新的识别方法。该方法将金属断口图像输入到PCNN中,像素激发引起神经元激发。发生点火,产生脉动序列输出,得到输出图像的神经元点火序列及熵序列作为断口识别分类的特征。该方法将PCNN引入到金属断口的识别研究中,开拓了金属断口模式识别的新领域,同时对于PCNN的理论研究和实际应用具有现实意义。 相似文献
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企业财务信息使用者对传统财务体系变革的需求和呼声持续了很多年,管理决策必然越来越依赖新技术,财务数字化转型的终极目标是智能财务,而智能财务变革有待深入研究,人工智能发展对智能财务转型提供技术支持并产生深远影响.文章阐述了智能财务发展现状和实现基础,分析了深度学习之BP神经网络技术的优势,梳理了BP神经网络技术与智能财务的相关性,提出运用BP神经网络技术构建企业资金管理、产品定价、风险识别、预算分析等智能财务应用场景,旨在更好地推动财务智能化实现,创造企业适应性优势.文章以LA气体公司业务场景为例,探索构建基于BP神经网络技术的智能财务应用体系,为智能财务变革数据治理提供解决思路和借鉴. 相似文献