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人工智能下载列表 第434页

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[机器学习] GRU-neural-networks.zip

说明:可直接运行得到代码
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[机器学习] opencv_idea.zip

说明:基于opencv-3.4.0的图像特征点提取及图像匹配(Java 版), 高识别率, 可在IDEA中运行, 注意配置DLL路径,OpenCV3.4的DLL已提供
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[机器学习] 北京市自动驾驶车辆道路测试报告(2019).pdf

说明:2020年3月发布,《北京市自动驾驶车辆道路测试报告(2019年)》显示,截止2019年年底,各企业进行自动驾驶路测的车辆累计达到77辆,测试总里程超过104万公里。2019年全年测试总里程达88.66万公里,测试车辆为73辆,其中40辆可载人测试。百度Apollo以52辆测试车以及75.4万公里新增测试里程成为年度所有测试企业中投入测试车数量最多、测试里程最长的企业。
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[机器学习] 自动驾驶车辆道路测试能力评估内容与方法.pdf

说明:自动驾驶车辆道路测试能力评估内容与方法。本标准规定了自动驾驶车辆道路测试能力评估内容与方法。 本标准适用于对申请道路测试的自动驾驶车辆的自动驾驶能力的评估,评估结果可作为自动驾驶车辆能否进行道路测试的依据。
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[机器学习] MOEAPSL大组会.ppt

说明:主要是对应的我发的MOEA/PSL的博客的ppt,可以加深大家对论文的理解,希望能够对大家有所帮助,同时我这里还有许多相关资料,点个关注不迷路
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[深度学习] 基于马尔科夫随机场的纹理图像分割方法研究_曹家梓.pdf

说明:论文仅供学习和参考。 本文提出了一种改进的基于马尔科夫随机场( MRF) 模型的纹理图像分割方法。利用分数阶微分运算对图像纹理细节和边缘轮廓信息的敏感性,将其引入图像纹理特征提取过程中,以获得完备的图像纹理信息,可以弥补传统算法中 MRF 特征场对图像纹理信息描述不足的缺陷。此外,为准确划分图像中不同的纹理区域,利用模糊熵准则对分割结果进行进一步优化,以降低噪声干扰、减少区域内错分点。
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[深度学习] 基于快速背景差分的高速铁路异物侵入检测算法_郭保青.pdf

说明:论文仅供学习和参考。 针对铁路场景抖动发生在垂直方向的特点,提出了一维灰度投影结合高斯滤波的图像快速去抖方法,在大幅提高处理速度的同时获得了较好的去抖效果; 针对复杂多变的背景,提出了一种基于前景目标统计分布的背景更新算法,定义了目标分散指数用于确定行列投影次序,通过统计前景目标分布实现背景更新,在提高速度的同时解决了传统背景更新算法难以解决的鬼影问题。最后通过背景差分获取前景目标,并通过目标标记、合并与特性分析提高目标检测的准确性。
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[深度学习] 基于卷积神经网络的语义分割在医学图像中的应用_吴玉超.pdf

说明:论文仅供学习和参考。 本文综述了基于 CNN 的语义分割在医学图像领域中的研究进展,回顾了多种经典的语义分割方法及其架构变化,并重点介绍了它们在该领域的贡献和意义。在此基础上,进一步总结和讨论了它们在一些重要的生理与病理解剖结构分割中的应用。最后,本文讨论了语义分割在医学图像领域应用将遭遇的挑战和潜在发展方向。
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[深度学习] 基于计算机视觉的机场跑道异物检测识别系统_王宇.pdf

说明:论文仅供学习和参考。 介绍了基于计算机视觉的机场跑道异物检测和识别系统。 首先介绍了其总体结构,然后提出一种基于边缘特征的异物检测方法,最后提出了基于 Gabor 纹理的异物特征提取方法,并以此为依据进行分类。
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[深度学习] 基于航拍图像的输电线路异物识别_金立军.pdf

说明:论文仅供学习和参考。 提出一种可从大量航拍输电线路图像中筛选出挂有异物的图像的方法.基于形态学算法改进 Otsu(最大类间方 差)自适应阈值分割算法分割图像背景,提出一种新的基于输电线路特征的滤波方法进一步滤除背景;通过梯度法获取电力线的边缘,选 取 Hough变 换 累 加器中局部极大值个数与最终检测到的线路数量作为异物特征向量来识别异物.最后,开发出批处理系统识别验证。
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[深度学习] 基于改进Hough算法的地铁屏蔽门异物检测技术_施伟.pdf

说明:论文仅供学习和参考。 基 于 改 进 Hough变换算法的视频检测技术,研 究一种高可靠性的地铁屏蔽门与列车之间异物自动检测方法,并形成一个系统。该系统能够辅助或代替列车司机检测地铁屏蔽门与列车之间是否存在异物,用 以 保 障 行 车 安 全、缩短列车停站时间、提高检测率和列车运行效率。
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[深度学习] 基于改进Canny检测与Hough变换的仪表图像识别算法_姚洋.pdf

说明:论文仅供学习参考使用。 提出了一种改进 Canny 边缘检测算法,通过采用 5 × 5 邻域计算像素梯度幅值 的方法,提高了边缘检测精度,并采用自适应双阈值选择法,有效避免了传统 Canny 算法易出现伪边缘、边缘信息多等现象,结合 Hough 变换技术提取仪表指针信息,提高仪表识别精度。
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