隹Isl^iSls V12021年第03期(总第219期)改进YOLOv5的航拍图像识别算法张麒麟，林清平，肖蕾(空军预警学院，湖北武汉430000)摘要：航拍图像识别广泛应用于各类军用、民用领域，因其距离远、成像模糊、目标相互遮挡等特点使得目标检测准确度一直不高，针对这一问题，提出了一种基于YOLOv5模型的改进方法。通过引入数据增强和标签平滑方法、改进损失函数为DIoU和增加针对小目标的网络处...

基于时间序列的异常检测算法的研究臧晶*张经纬(沈阳理工大学信息科学与工程学院  辽宁沈阳  110159)摘要：在时间序列数据下，针对传统的器件故障检测技术对不同的器件检测率低、小样本数据分类不平衡等问题，对数据异常检测准确率造成很大的影响。该文构建一种机器学习和深度学习相结合的时间序列异常检测算法，针对时间序列数据分类不平衡问题，引入合成少数类过采样技术（Syntheti...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 113902773 A(43)申请公布日 2022.01.07(21)申请号 CN202111119613.3(22)申请日 2021.09.24(71)申请人 南京信息工程大学    地址 224002 江苏省盐城市盐南高新区新河街道文港南路105号(72)发明人 胡昭华 李奇 (74)专利代...

J o u r n a l o f C o m p u t e r A p p l i c a t i o n s计算机应用，2019, 39( 1): 227 -231I S S N1001-9081C ODE N J Y I I D U2019-01-10http: //w w w. joca. c n文章编号：1001-9081(2019)01-0227-05D O I：10.11772/j...

科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald4信息化工业DOI：10.16660/jki.1674-098X.2020.10.004基于改进Tiny-YOLOv3的人数统计方法①成玉荣  胡海洋(江苏理工学院  江苏常州  213001)摘  要：卷积神经网络已经成为了计算机视觉处理最为广泛的技术方法...

【学习笔记】【转载】YOLOv4与YOLOv5的创新点YOLOv4YOLOv4的三⼤贡献：1. 设计了强⼤⽽⾼效的检测模型，任何⼈都可以⽤ 1080Ti 和 2080Ti训练这个超快⽽精准的模型。2. 验证了很多近⼏年 SOTA 的深度学习⽬标检测训练技巧。3. 修改了很多 SOTA 的⽅法，让它们对单GPU训练更加⾼效，例如 CmBN，PAN，SAM等。作者⽤⼀个图概括了单阶段和双阶段⽬标检测⽹...

(完整版)atoll的操作流程xx年xx月xx日CATALOGUE 目录•ATOLL的初步了解•ATOLL的使用准备正则化可以防止过拟合•ATOLL的实际操作•ATOLL的常见问题及解决方案01 ATOLL的初步了解ATOLL是一种自动化测试工具，用于快速、准确地检测应用程序性能和稳定性。ATOLL是英文Application Testing forLoad and Stress的缩写。ATOLL...

如何使用AI技术进行异常检测与预警一、引言    随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的飞速发展，异常检测与预警领域也得到了极大的改善和突破。通过利用AI技术进行异常检测与预警，我们能够及时发现潜在的异常情况，并采取相应措施以避免损失和风险。本文将探讨如何运用AI技术来实现更高效准确的异常检测与预警。二、背景    异常检...

【转】SSD论⽂翻译和代码汇总SSD代码汇总：github(Official):video:github:github:github:github:github:github(Caffe):摘要1. 引⾔⽬前最先进的⽬标检测系统是以下⽅法的变种：假设边界框，每个框重采样像素或特征，并应⽤⼀个⾼质量的分类器。⾃从选择性搜索[1]通过在PASCAL VOC，COCO和ILSVRC上所有基于Faster...

人工智能应用测试题（附参考答案）一、单选题（共40题，每题1分，共40分）1、卷积层是深度神经网络的主要结构之一，已经在大量任务中用到，下面哪一个任务的主流方法中没有用到卷积层A、中文分词B、中英文互译C、场景文字检测D、为图像自动生成描述标题正确答案：A2、近年来基于（）的“DeepFakes”（深度伪造）技术应用，使得“换脸”虚假视频的制作门槛不断降低，大量深度伪造数据内容开始涌现。A、lst...

2021⁃02⁃10计算机应用,Journal of Computer Applications 2021,41(2):517-522ISSN 1001⁃9081CODEN JYIIDU http ：//www.joca基于单点多盒检测器的全局-局部层级的域适应目标检测蒋宁1，2，方景龙1*，杨庆3（1.杭州电子科技大学计算机学院，杭州310018；2.宁波城市职业技术学院信息与智能工程学院...

人工智能图像识别技术指南好的，以下是一份关于人工智能图像识别技术指南的目录：第1章 引言正则化是结构风险最小化策略的实现1.1 图像识别技术概述1.2 人工智能与图像识别的关系1.3 图像识别技术的应用领域第2章 图像处理基础2.1 数字图像处理概述2.2 图像变换2.3 图像滤波与增强2.4 边缘检测与分割第3章 特征提取与表示3.1 特征提取方法3.2 特征表示与度量3.3 常用特征提取算法3...

各类风险检测与预测模型设计与优化在现代社会，各类风险问题给人们的生活和工作带来了许多不确定性。为了更好地应对和预防潜在的风险，风险检测与预测成为了一个重要的研究领域。本篇文章将探讨各类风险检测与预测模型的设计与优化方法。在风险检测与预测领域，模型的设计是至关重要的。一个优秀的模型应该能够准确地识别和预测各类风险，并为决策者提供可靠的参考。为了实现这一目标，研究者们采用了多种不同的模型，并不断进行优...

粗糙集理论对于异常检测算法的改进与优化引言：异常检测是数据挖掘领域中一个重要的研究方向，它在许多实际应用中具有广泛的应用价值。然而，由于数据的复杂性和多样性，传统的异常检测算法在处理大规模数据时往往面临诸多挑战。粗糙集理论作为一种有效的数据处理工具，可以对异常检测算法进行改进和优化，提高其准确性和效率。一、粗糙集理论概述粗糙集理论是由波兰学者Pawlak于1982年提出的，它是一种处理不确定性和不...

过度医疗有多少可以避免随着现代医疗技术的不断发展，越来越多的人寻求医疗保健，但同时也面临着“过度医疗”的问题。过度医疗是指在医疗保健过程中，医生过度推销不必要的方案或者进行过多的检测和手术。虽然这种现象可能有好多原因，但最终结果都是浪费了时间和金钱，并对患者的健康造成了不必要的风险。所以我们需要明确过度医疗的问题和风险，以及避免它的方法。1. 过度医疗的问题过度医疗有一些常见的问题。首先，过度...

3D reconstruction of metal defects based on improved total variation regularization algorithmWANG Qi 1，2，ZHANG Jing-wei 1，2，LI Kun 1，2（1.School of Electronics and Information Engineering ，Tiangong Uni...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 114416479 A(43)申请公布日 2022.04.29(21)申请号 CN202210031701.6(22)申请日 2022.01.12(71)申请人 大连海事大学    地址 116026 辽宁省大连市高新园区凌海路1号(72)发明人 曹志英 王雪洁 王乔正 张秀国 徐伟刚 (74)...

林业工程学报，２０２３，８（６）：１４５－１５３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＤＯＩ：１０．１３３６０／ｊ．ｉｓｓｎ．２０９６－１３５９．２０２３０４０２８收稿日期：２０２３－０４－２４㊀㊀㊀㊀修回日期：２０２３－０８－０２基金项目：国家自然科学基金（６２０７２２４６）㊂作者简介：高源，男，研究方向为深度学习㊁林火识别等㊂通信作者：业巧林，男，教授㊂Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｙｑｌｃ...

doi：10.3969/j.issn.1671-1122.2021.02.001基于优化核极限学习机的工控入侵检测方法杜晔，王子萌，黎妹红（北京交通大学计算机与信息技术学院，北京100044）摘 要：针对现有的工业控制系统入侵检测算法检测时间长，无法满足系统实时性的问题，文章提出一种基于优化核极限学习机（KELM）的工控入侵检测模型，通过改进麻雀搜索算法对KELM的正则化系数C和核参数g进行联合优...

使用深度学习技术进行物体检测的步骤及注意事项深度学习技术已成为计算机视觉领域中物体检测的重要方法。它通过训练神经网络模型来识别和定位图像中的物体。在本文中，我们将介绍使用深度学习进行物体检测的一般步骤，并强调注意事项。正则化网络步骤一：数据收集和准备物体检测的关键是要有足够的标注数据进行训练。通常需要大量包含物体标注的图像，其中标注信息可以是边界框、像素级的语义分割或实例分割。对数据进行清洗、预处...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 107169954 A(43)申请公布日 2017.09.15(21)申请号 CN201710253255.2(22)申请日 2017.04.18(71)申请人 华南理工大学    地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号(72)发明人 王伟凝 肖纯 师婷婷 赵明权 (74)专利代理...

基于LSTM的网络入侵检测模型构建与调优标题：基于LSTM的网络入侵检测模型构建与调优网络安全一直是当今社会中亟待解决的重要问题之一。随着网络技术的不断发展，网络入侵事件呈现出多样化和复杂化的趋势，传统的入侵检测系统已经无法满足日益增长的安全需求。因此，构建强大的网络入侵检测模型成为了保障网络安全的重中之重。本文将基于长短期记忆网络（LSTM）来构建网络入侵检测模型，并对其进行调优。LSTM是一种...

基于BP网络的高层框架结构损伤检测摘要：本文对基于bp网络的高层框架结构损伤检测和bp网络输入参数问题进行探讨，提出了高层框架结构损伤检测的新方法—基于bp网络的结构损伤四步检测法。关键词：bp网络 结构损伤检测 损伤信号指标1 引言基于bp网络的高层框架结构损伤检测是近年来的一个热门研究课题，它是随着科技的进步、经济的发展和人们认识的提高而发展起来的。传统的建筑结构可靠性是通过结构设计来保障的，...

技术应用深度学习在家用空调外机振动检测中的应用*程炜为1刘芝庭2王宇华1（1.佛山科学技术学院，广东佛山528000  2.广州赛宝腾睿信息科技有限公司，广东广州510610）摘要：利用堆叠自动编码器神经网络对家用空调外机的振动测量信号进行无监督特征值提取；采用梯度下降算法对神经网络进行有监督学习；结合Softmax分类器对测量信号进行分类；通过实验确定隐层的层数和节点数，并对神经网络...

一种适合无人机部署的轻量级YOLO剪枝模型王睿旸，施欣妤，陈伟，陆科名，陈曦珑（上海市刑事科学技术研究院，上海200080）摘要：计算复杂度一直制约着目标检测算法在边缘端设备中的部署，利用模型剪枝方法，对流行的目前检测算法YOLOv3进行了精简，提出了一种适合于无人机部署的目标检测模型，在几乎不降低模型精度的前提下大大降低了模型的参数量和浮点计算量。通过L1正则化、几何中心匹配、通道剪枝、层剪枝、...

缺陷检测的神经网络算法分析与比较简介：随着技术的不断发展，神经网络算法在图像处理中的应用越来越广泛。其中，缺陷检测是一个重要的研究领域。本文将对目前常用的几种神经网络算法进行分析和比较，并讨论其在缺陷检测方面的优缺点。一、卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是目前最常用的神经网络算法之一，通过卷积层、池化层和全连接层的组合，能有效地提取图像特征。在缺陷检测方面，CNN能够自动学习并识别常见的缺陷特征...

2021574肺癌作为人类健康和生命威胁最大的恶性肿瘤之一[1]，在我国的发病率和死亡率增长最快。早期诊断是提高患者生存率的关键[2]，但是由于肺结节的直径小，早期的肺癌结节很难检测到。计算机断层扫描（CT）与其他医学诊断技术相比具有更高的准确性，因此被广泛用于检测肺结节。检查CT会花费医生的大量时间和精力，并且医生的诊断水平不一致，因此很容易出现误诊。为了提高诊断的准确性，目前已有计算机辅助诊断...

基于规则的网络攻击检测技术研究随着现代社会的信息化发展，互联网的普及和应用已经成为了人们日常生活不可或缺的一部分。但是互联网的发展也带来了一些安全问题，网络攻击已成为了一个非常严重的问题。为了保障网络安全，基于规则的网络攻击检测技术得到了广泛的关注和研究。一、 基于规则的网络攻击检测技术基于规则的网络攻击检测技术是指通过规则来判断网络上的异常流量，从而识别出网络攻击，防止网络攻击对正常网络运行的影...

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－３１０６．２０２３．０７．０２７引用格式：赵瑜，霍永华，黄伟，等．基于双向ＬＳＴＭ模型的流量异常检测方法［Ｊ］．无线电工程，２０２３，５３（７）：１７１２－１７１８．［ＺＨＡＯＹｕ，ＨＵＯＹｏｎｇｈｕａ，ＨＵＡＮＧＷｅｉ，ｅｔａｌ．ＴｒａｆｆｉｃＡｎｏｍａｌｙＤｅｔｅｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＢｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＬＳＴＭＭｏｄｅｌｓ［...

交流Experience ExchangeDI G I T C W 经验262DIGITCW2019.03近年来，全球信息化进程不断推进，计算机技术也得到了飞速发展，互联网如今已是人们生活中不可缺少的存在。相关研究资料显示，我国网民规模数量已经高达7.56亿左右。但是，在各国网络覆盖规模不断扩大的背景下，很多现实企业纷纷看到了互联网的各种优势，将现实中的业务一步步的转移到网络世界里。部分企业和银行...