多麦克风融合降噪技术旨在降低来自多种麦克风(声学麦克风、光学麦克风、骨传导麦克风)的语音噪声,提 高信噪比,从而适应不同环境。...

在图文双模态情绪分类任务中,特征提取不充分和多模态特征融合出现信息冗余等问题较为普遍,本文在...

态势感知可以全面地对网络环境进行动态感知,进而化解网络威胁。为提升网络安全态势预测精准性,本文基 于安全数据间关联性分析,在原有模型的基础上,使用了两个 3×3 的卷积核,并添加注意力...

针对目标检测中检测精度低且小目标检测较难的问题,提出了一种基于注意力机制与特征融合的改进 SSD 目标 检测算法。在标准 SSD 目标检测模型基础上,使用深层特征提取网络 ResNet50 作为主干网...

翻译模型在进行知识图谱补全的过程中往往会忽略三元组中的语义信息。为弥补这一缺陷,本文构造了一种融合 自适应增强语义...

针对无人机航拍图像检测存在小目标检测准确率低以及检测模型计算量过大的问题，提出了一种基于改进YOLOv5的无人机小目标检测方法。首先，针对小目标存在漏检的问题，在YOLOv5的特征...

随着计算机视觉行业的不断发展，基于卷积神经网络的目标检测算法也受到了研究人员的重视。针对传统的YOLOv5目标检测算法中的边界框回归损失函数GIOU存在当检测框与真实框呈包含的状态时...

现有的 YOLOv5 模型无法精确检测出进入复杂施工现场内的人员佩戴安全帽问题,本文提出了一种基于 YOLOv5 的安全帽检测算法。模型的具体改进方法为 ：在主干网络中新增了一个小目标层 P2 和 3-D ...

针对传统非机动车头盔检测算法目标漏检率高,在密集骑行场景下检测精度低等问题,提出了一种基于改进 YOLOv5s 的非机动车头盔佩戴检测算法。该算法采用 Kmeans++ 算法聚类生成锚框,增强网络的...

【目的】针对多智能体强化学习过程中样本利用率低、奖励稀疏、收敛速度慢等问题,提出了一种基于后验经验 回放的算法。...

为兼顾车道线检测的准确性与实时性,本文提出一种基于改进的 DeeplabV3+ 模型的车道线检测方法。首先通 过水平翻转、改变图像的亮度、饱和度等方法对车道线图像进行数据增广,加强模型对于眩...

基于脑电信号的情绪识别是推断人类内心情绪状态的有效方法。近年来脑电信号的发展主要受标签标注的限制, 如何从无标签脑电数据中学习到稳健的矢量表达是当前研究的重点。本文在自监督...

多品种花类的识别在生活、贸易中具有广阔的应用前景，为解决大众人群准确分辨花类品种较为困难的问题，本文提出一种基于ResNet34网络的花类识别方法，在对数据样本进行泛化处理后，在...

海上小目标重识别是指在跨摄像头跨场景下小型渔 船等目标的识别与检索， 即给定一个要查询的目标， 确定这个目标是否在不同的时间出现在另一个地方， 由不同的摄像头捕捉到。在货港...

随着国家建设“平安城市”规划的提出,交通安全和城市治安管理变得尤为重要。而轮胎花纹图像分类在交通事故及刑侦破案取证中具有重要的作用。本文提出一种基于注意力机制和迁移学习的...