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交通标志识别系统是智能交通系统与先进辅助驾驶系统的重要组成部分,由于道路交通较为复杂,提高交通检测与识别算法的准确率和实时性是走向实际应用进程中需要解决的关键问题。文章提出一种基于参数优化的卷积神经网络方法,在对选用的数据集进行预处理操作基础上,适当调整CNN的规模、结构,使用网格法对相关参数进行协同优化,再使用改进的CNN模型在CTSDB数据集上进行训练和验证。结果表明：优化后的模型性能和稳健性均显著提高,且能够有效地完成交通标志的识别、分类任务。 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(7):4-8
为探索桥梁结构损伤与桥面形态的关系,在实验室内利用提取模型桥桥面特征曲率的方法,开展了判定桥梁结构出现损伤位置及程度的试验。首先,采用徕卡Nova Ms50三维激光扫描系统对有机玻璃模型桥面扫描。在多级损伤工况下,将传统位移计测量数据与扫描获取得到桥面几何形态点云数据进行了对比。从理论层面上对基于特征曲率的桥梁结构损伤识别进行了分析,并提取了实测桥面特征截面的挠度曲线。结果可直观看出:曲率曲线在结构损伤处出现突变,且随损伤程度的增加,挠度曲率曲线突变峰值也发生了相应的增大。 相似文献
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三维模型相似性分析是计算机视觉中的重点问题,如何构建其形状特征和对比函数是难点。随着深度学习出现,通过神经网络自动提取模型特征成为研究热点。构建了双层CNN网络,首先利用热核特征函数分别构建带有颜色的刚性和非刚性训练集与测试集,其次将数据集通过双层CNN网络进行模型训练,第一层实现类别初步判定,第二层实现同一模型刚性与非刚性形变区分。为了提高分类准确度,对初步分类错误的模型引入阈值判定,将其直接排除。通过实验分析,双层CNN网络刚性与非刚性的判别准确率达到99%。实验证明,该方法在模型相似性分析上是鲁棒的,且提取的特征不受人工干扰。 相似文献
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深度学习技术与教师教育融合创新，可赋能教师教学体态语言行为精准测评。针对教师体态语言人工视频分析技术滞后问题，本研究采用人物目标检测、目标追踪和体态骨架图生成三种方法，创建真实教学情境下基于人体骨架图的专家型教师标准体态语言数据集，使用金字塔卷积模块优化ResNet50残差网络，构建金字塔残差神经网络模型，并基于数据集开展识别模型的训练、验证和测试实验。结果显示，体态语言识别模型的准确率、精确率和召回率均达到95%以上，识别准确率由高到低依次为工具性体态语言、巡视性体态语言、指示性体态语言、常规性体态语言、描述性体态语言。本研究基于上述训练良好的模型，开发教师体态语言智能感知测评系统，提出教师体态语言特征的人体骨架表征方法、教师体态语言数据集创建方法及智能识别神经网络模型构建方法，构建了大数据驱动的教师课堂体态语言智能测评方法体系。 相似文献
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为实现AI动物自动化识别并提高识别精度,提出以CNN为基础的动物识别方法。首先对全景图像进行预处理,包括对图像进行随机裁剪、翻转以及调整各种属性等;然后通过加入L2正则化和dropout方法进行优化,对CNN进行自动分类识别。实验结果表明,该方法能有效优化CNN对于小数据集存在的过拟合现象,将动物识别准确率提升8%以上,同时增大数据集将动物识别准确率提升4%左右。 相似文献
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识别现有淤地坝的位置、规模和健康状况是“十四五”期间淤地坝规划、建设的基础,是防止水土流失的重要举措。建立了淤地坝影像切片数据集,将DenseNet169和SENet融合到U-Net,构建了DSU-Net深度学习模型。经过对数据集的训练和测试,DSU-Net模型的准确率、F1 Score、均交并比和训练时间分别为97.00%、79.13%、81.14%和770 ms/step,DSU-Net识别淤地坝的精度高于U-Net和DU-Net等深度学习模型。DSU-Net模型能准确识别淤地坝的位置和形状,为黄土高原淤地坝的规划、建设、加固和维护、黄河流域生态保护和高质量发展提供技术支撑和决策支持。 相似文献
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为了提高结构损伤识别方法的精度和抗噪性,基于深度信念网络提出了一种桥梁损伤识别方法.首先,将桥梁前5阶不完全的模态数据作为输入数据,将结构的损伤位置以及损伤程度作为输出向量,建立模态振型与结构损伤的非线性映射关系;然后,采用逐层预训练的方式对深度信念网络的隐含层进行训练;最后,利用反向传播算法进行微调,从而优化网络.基于钢桁架桥梁的数值模拟结果表明,在噪声以及建模不确定性的影响下,相较于传统的基于人工神经网络的损伤识别方法,基于深度信念网络的损伤识别方法可以更为精确地识别损伤位置和程度. 相似文献
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谭翰墨 《常熟理工学院学报》2008,22(10):79-81
为适应开放式数控系统的发展趋势以及满足数控原理教学的实验要求,开发研制了基于PC机与运动控制卡的数控原理教学实验平台,分析了搭建平台的软、硬件理论依据及实现方法;并阐述了该平台配合教学内容能开设的具体实验内容． 相似文献
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针对复杂非线性多通道时变信号模式分类问题,提出了一种集成卷积神经网络（CNN）与随机森林（RF）相融合的方法。该方法以CNN为基学习器,自动提取信号样本的抽样特征,同时省去降维与人工选择特征的过程,以RF为次级学习器,增加样本扰动,同时增加属性扰动。为增强样本多样性,使得该模型尽可能充分利用信息,在训练集中随机抽取7份子训练集,再利用7份子训练集训练出7个不同的学习器;最后通过投票法和学习法建立集成模型,提高了识别精度。实验结果表明,在测量区间上,该方法对3种ECG信号类别的平均分类精度达94.60%,提高了1.1%,取得了良好结果,验证了模型和算法的有效性。 相似文献
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开发了一种视觉辅助的机械臂智能抓取实验教学平台,整个平台由执行系统和图像处理系统组成。执行系统即机械臂本体,分为关节执行机构与手臂执行末端;图像处理系统通过摄像头遍历工作区域采集目标物图像及位置信息,计算机接收到图像数据后,进行坐标转换与目标识别处理,再将控制指令传输至机械臂,控制机械臂关节与末端的运动以完成目标物的抓取及搬运任务,至今该平台已使用两个学期。实践表明,该平台搭建方便,操作步骤与知识点易于理解掌握,适于全校各专业学生学习,可以有效调动学生的学习积极性以及培养其深入思考能力,激发学生的创新思维。 相似文献
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用多尺度方法对－土－平台系统进行了摄动分析，发现此系统存在多种组合共振现象，其固有振动频率与模型平台实测结果一致．在主参数共振条件下，文章讨论了在不同振动类型（自激，锁定，强迫）下的非线性动力学特性，这与现场观察到的冰激平台共振现象一致，本文还解释了冰激振动的机理，为海洋平台系统的非线性分析建立了一个合理的力学模型． 相似文献
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为解决海量数据导致用户信息过载问题,通过分析人民网、新浪网等网站的新闻网页数据,将传统方法与深度学习方法相结合,提出基于特征融合、CNN和GRU的多文档摘要方法（M-C-G）。首先对30种不同主题的新闻网页进行数据清洗,使用word2vec工具训练词向量模型,根据多种特征计算得到初步摘要结果;然后把8.3万条搜狐新闻语料文本数据输入带有CNN和GRU的Seq2Seq模型上训练;最后把初步摘要结果输入模型进行测试,得到最终摘要结果。实验结果表明,在ROUGE评测体系中采用该方法比现有方法准确率至少提高约2%,可有效帮助用户寻找有价值的文本信息。 相似文献
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针对目前PLC教学中存在的实验、实训设备不足问题,利用三菱自动化集成系统,开发了集编程技术、触摸屏技术、仿真技术及计算机通信技术于一体的全虚拟仿真实验平台。介绍了实验平台的组成、功能以及构建方法。以十字路口交通灯控制系统为例,详细阐述了实验方法和实验操作步骤。 相似文献
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机械工程测试技术课程涉及的知识抽象且理论性、工程性强,只有通过直观的实验操作帮助学生理解,才能达到最佳的学习效果。针对这一特点,采用虚拟仪器技术开发出基于LabVIEW平台的集虚拟仿真与机械测试为一体的综合实验系统。改变了传统的实验教学模式,采用循序渐进的方式,将实验内容划分为基础性实验、综合性实验、探究性实验3个部分。基础实验部分紧贴书本,帮助广大学生理解和消化基础理论知识。综合性实验及探究性实验则与工程应用相结合,帮助学生加强对测试系统的认识、理解及应用能力;同时也有利于创新能力的培养。 相似文献
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为了推进绿色港口纯电动无人驾驶系统的研究和应用,研发了一套新的自主车辆交通协同控制与仿真工具。将半实物仿真技术充分应用于港口物流系统的有效模拟,建立了多智能车辆交通控制模型,创新地提出了一种面向全局优化的交通实时预留调度方法,具有模块化设计、虚实融合、低成本等技术特点和优势,可用于港口码头的辅助规划设计、软件开发测试和员工培训,也可作为高校教学科研的创新实验工具。 相似文献