[深度学习] deep-learning-opencv.zip

说明：我们能把用深度学习框架训练好了的模型拿来，高效地用在OpenCV之中， 这篇文章就展示了如何用ImageNet上预训练的深度学习模型来识别图像，增加了说明文档，和运行指令 请打开cmd 复制 运行代码到cmd你运行，亲测可以跑起来
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[深度学习] 人工智能芯片技术白皮书2018（中文版）.pdf

说明：本文主要包括九方面内容 ：第 1 章为发展 AI 芯片产业的战略意义以及白皮书基本内容概述。第 2 章综 述了 AI 芯片的技术背景，从多个维度提出了满足不同场景条件下 AI 芯片和硬件平台的关键特征。第 3 章 介绍近几年的 AI 芯片在云侧、边缘和终端设备等不同场景中的发展状况，总结了云侧和边缘设备需要解决 的不同问题，以及云侧和边缘设备如何协作支撑 AI 应用。第 4 章在 CMOS 工艺特征尺寸逐渐逼近极限的 大背景下，结合 AI 芯片面临的架构挑战，分析 AI 芯片的技术趋势。第 5
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[深度学习] Grumpiness_detection-20200804T120952Z-001.zip

说明：在过去的几年中，软件行业发展迅速。随着软件架构的改进，计算能力的快速提高以及机器中嵌入的决策能力，用户现在可以与更智能的系统进行交互。从Facebook的“您可能认识的人”功能到智慧城市和自动驾驶汽车，公司正在寻找新的方法在其产品和服务中利用AI的“银弹”。
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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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[深度学习] 基于Sobel算子边缘检测的太阳电池缺陷特征提取方法_李洁.pdf

说明：论文仅供学习参考使用。 利用太阳电池的红外图像对其进行缺陷的特征提取研究，提出基于 Sobel 算子边缘检测的太阳电池缺陷特征提取方法。首先，在 RGB 空间和 HSV 空间中，对太阳电池的红外图像进行预处理，得到太阳电池的 R、G、B 灰度图和 H、S、V 灰度图，初步判断太阳电池的运行状态；其次，使用 Sobel 算子对非正常运行的太阳电池红外图像进行边缘检测，得到红外电池表面增强图像的Sobel 细节图，并利用自适应迭代法获得最佳阈值，进一步得到有较强表示能力的阈值突显边缘图，充分体现了太
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[深度学习] 基于ORB算法的输电线路异物识别研究_焦圣喜.pdf

说明：论文仅供学习参考使用。 针对输电线路异物检测问题，通过分析航拍视频，提取关键帧并采用帧差法标注异物，使用特征点跟踪异物，从而达到输电线路异物检测的目的。将预估区域漂移法与欧式距离法融合，弥补关键帧冗余的缺陷; 使用概率密度函数分析网格内异物占有率，剔除帧差法中微小非目标区域; 提出 K-means 算法聚类分析 Oriented Brief( OＲB) 算子，可精简特征点提高匹配率。
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