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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
基于人工神经网络的立体视觉定位方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出了一种基于人工神经网络的计算机立体视觉测量方法,应用神经网络技术可以化简视觉定位系统的标定和位置计算,从而减少了位置检测系统使用复杂性。利用动量-自适应学习率BP算法可提高学习速度并增加了算法的可靠性。实验表明,人工神经网络的定位方法简化了视觉定位系统标定与定位计算的复杂性,在定位精度上达到了良好效果。为机器人视觉伺服提供了有效的技术途径。  相似文献   

2.
改进的粒子群神经网络检测种蛋成活性   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于改进粒子群神经网络进行孵化种蛋成活性自动检测的方法.提取HSI图像的H分量作为孵化种蛋表面颜色特征,通过主成分分析,找到了6个主成分特征向量,减少了神经网络输入节点数.利用改进粒子群算法优化多层前馈神经网络的拓扑结构,提高了神经网络的学习质量和速度.训练集的样本具有足够代表性和全面性,提高了网络的泛化能力.实验证明,该方法检测准确性较高,具有鲁棒性和高效率.  相似文献   

3.
基于计算机视觉技术的鲜蛋等级评定系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
建立了一个基于计算机视觉技术检测鸡蛋的内外品质特性,采用LM神经网络进行分类识别的系统.该系统通过提取鸡蛋的蛋型指数、裂纹及污垢、蛋形尺寸等特征,实现利用神经网络的最优模型完成鸡蛋的分级检测,正确识别率达到87%.  相似文献   

4.
《传感器世界》2006,12(12):43-43
该钢卷尺长度光电自动检测系统突破了传统的长检自加显微镜检测模式,将计算机视觉测量技术与高速图象切换技术巧妙结合,自动检测与质量分析相结合,既可满足用户质量保证,又能指导企业实现质量控制。  相似文献   

5.
综述了国内外计算机视觉在农业生产领域的应用研究热点——农作物害虫自动检测技术的进展及最新研究成果,重点论述了害虫识别、分类、计算机视觉和图像处理技术的研究和开发,并分析提出了这一技术的发展趋势。  相似文献   

6.
计算机视觉旨在通过计算机模拟人的视觉系统,让计算机学会"看",是人工智能、神经科学研究的一个热点。作为计算机视觉的经典任务,图像分类吸引了越来越多的研究,尤其是基于神经网络的算法在各种分类任务上表现优异。然而,传统浅层人工神经网络特征学习能力不强、生物可解释性不足,而深层神经网络存在过拟合、高功耗的缺点,因此在低功耗环境下具有生物可解释性的图像分类算法研究仍然是一个具有挑战性的任务。为了解决上述问题,结合脉冲神经网络,设计并实现了一种基于Jetson TK1和脉冲神经网络的图像分类算法。研究的主要创新点有:(1)设计了深度脉冲卷积神经网络算法,用于图像分类;(2)实现了基于CUDA改进的脉冲神经网络模型,并部署在Jetson TK1开发环境上。  相似文献   

7.
基于视频图像的交通事件自动检测算法综述*   总被引:3,自引:2,他引:1  
基于视频的交通事件自动检测是近年来计算机视觉和人工智能方面的研究热点。首先分析了交通事件自动检测的研究现状,对其中涉及到的目标检测、目标跟踪以及行为识别与理解进行描述。目标检测和跟踪得到的是底层信息,而实现交通事件的自动检测需对跟踪结果进行更深层次的理解和识别。其次重点介绍了运动理解和行为识别中的HMM(隐马尔可夫模型)方法和SOFM(自组织特征映射神经网络)方法。最后从运动分割和特征提取方面分析了技术难点及解决方案,对可能的研究方向进行一定的预测。  相似文献   

8.
卷积神经网络等深度学习算法在图片分类等计算机视觉应用领域取得了很好的效果。利用卷积神经网络算法对猫狗图片进行分类,取得较好的实验效果,通过对实验过程中图片、数据的中间层级输入、输出结果的比对分析,深入剖析了卷积神经网络在图片分类中的层级结构效用,提示深度学习框架下的计算机视觉技术具有明显的优势。  相似文献   

9.
当今时代的人工智能技术迅速发展,推动了社会的巨大进步。深度学习作为人工智能领域重要的一部分,具有非常广阔的应用前景,近年来,越来越多的专家学者开始研究深度学习领域相关技术,比较典型的两个方向就是自然语言处理和计算机视觉,其中计算机视觉的发展大力引领着深度学习领域的进步。介绍了卷积神经网络的经典模型和深度学习中新型神经网络模型--胶囊网络以及其动态路由算法,并对比了二者的优劣性。对胶囊网络的应用给予综述,以图像和文本两方面来阐述胶囊网络的应用领域和优势所在。最后进行概括总结,并展望了胶囊网络可能的改进方向。  相似文献   

10.
近年来,深度学习在计算机视觉各个领域中的应用成效显著,新的深度学习方法和深度神经网络模型不断涌现,算法性能被不断刷新。本文着眼于2016年以来的一些典型网络和模型,对基于深度学习的计算机视觉研究新进展进行综述。首先总结了针对图像分类的主流深度神经网络模型,包括标准模型及轻量化模型等;然后总结了针对不同计算机视觉领域的主流方法和模型,包括目标检测、图像分割和图像超分辨率等;最后总结了深度神经网络搜索方法。  相似文献   

11.
In order to realize the fertility detection and classification of hatching eggs, a method based on deep learning is proposed in this paper. The 5-days hatching eggs are divided into fertile eggs, dead eggs and infertile eggs. Firstly, we combine the transfer learning strategy with convolutional neural network (CNN). Then, we use a network of two branches. In the first branch, the dataset is pre-trained with the model trained by AlexNet network on large-scale ImageNet dataset. In the second branch, the dataset is directly trained on a multi-layer network which contains six convolutional layers and four pooling layers. The features of these two branches are combined as input to the following fully connected layer. Finally, a new model is trained on a small-scale dataset by this network and the final accuracy of our method is 99.5%. The experimental results show that the proposed method successfully solves the multi-classification problem in small-scale dataset of hatching eggs and obtains high accuracy. Also, our model has better generalization ability and can be adapted to eggs of diversity.  相似文献   

12.
为实现货车自动检测记录系统,需要根据货车图象检测进站货车的车锁是否存在,为此,提出了一种基于RBF神经网络和改进遗传算法的货车车锁检测方法,该方法首先提取图象的投影特征,边缘图象的线性短特征以及灰度直方图特征,然后用RBF神经网络进行检测和定位,同时引入遗传算法,利用改进后的遗传算法的高并行性和鲁棒性,可以较快地完成全局搜索,而不会陷入局部最优,实验表明,该方法能有效克服车锁种类多,变形大,以及光照变化的影响,具有较高的速度和检测成功率,能满足于实际应用。  相似文献   

13.
薛琴 《信息网络安全》2011,(11):68-69,90
文章针对传统的入侵检测系统误报率和漏报率较高、检测效率和智能化程度不足的缺点,提出了基于BP神经网络的入侵检测系统,详细介绍了BP神经网络的工作原理,分析了基于BP神经网络的入侵检测系统的设计和实现,通过仿真实验表明这种神经网络和遗传算法可以有效地应用到入侵检测系统中。  相似文献   

14.
基于局部进化的Hopfield神经网络的优化计算方法   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
提出一种基于局部进化的Hopfield神经网络优化计算方法,该方法将遗传算法和Hopfield神经网络结合在一起,克服了Hopfield神经网络易收敛到局部最优值的缺点,以及遗传算法收敛速度慢的缺点。该方法首先由Hopfield神经网络进行状态方程的迭代计算降低网络能量,收敛后的Hopfield神经网络在局部范围内进行遗传算法寻优,以跳出可能的局部最优值陷阱,再由Hopfield神经网络进一步迭代优化。这种局部进化的Hopfield神经网络优化计算方法尤其适合于大规模的优化问题,对图像分割问题和规模较大的200城市旅行商问题的优化计算结果表明,其全局收敛率和收敛速度明显提高。  相似文献   

15.
该文利用单层有限神经元的遗传算法和小波神经网络相结合,以小波网络的速度得到提高;同时注意到K-L的降维、压缩等先进性,遗传算法的鲁棒性,进而将遗传算法、小波神经网络、图像特征提取三者有机结合,促使实时系统能够更快速提取图像特征,同时对图像进行小波压缩和K-L压缩,使压缩率更高。  相似文献   

16.
为克服BP算法易陷入局部最小的缺点,同时为减少样本数据维数,提出一种基于主成分分析(PCA)的遗传神经网络方法。通过降维和去相关加快收敛速度,采用改进的遗传算法优化神经网络权值,利用自适应学习速率动量梯度下降算法对神经网络进行训练。MATLAB仿真实验结果表明,该方法在准确性和收敛性方面都优于BP算法,应用于入侵检测系统中的检测率和误报率明显优于传统方法。  相似文献   

17.
模糊神经网络技术的新近发展   总被引:33,自引:0,他引:33  
本文从模糊系统与神经网络作为自适应模型无关估计器时智能特性的研究,模糊控制器的神经网络实现技术,改善神经网络学习性能的模糊控制技术,面向对象的模糊神经网络开发平台的研究等方面介绍了模糊神经网络技术的研究现状,并针对目前的模糊逻辑,神经网络,子波变换,遗传算法等的集成化技术进行了探讨,并融入了作者关于定性与定量知识有机集成的柔性核理论的基本思想。  相似文献   

18.
针对相机所采集的图像大多都存在畸变现象的问题,设计了基于改进遗传模拟退火算法的BP神经网络校正算法。该算法针对传统遗传算法易于收敛局部最优的问题,提出分段选择策略与随机抽样相结合的选择算子,自适应交叉与变异算子。在畸变校正中,该算法通过网络的输入输出建立理想点与畸变点的关系,使用改进的遗传模拟退火算法来优化神经网络中的阈值与权值,然后使用基于LM算法的BP神经网络进行局部优化,最后通过插值算法得到校正后的图像。实验表明,该算法能过较好的对图像进行畸变校正,同时与传统的BP神经网络算法相比精度更高,收敛速度更快。  相似文献   

19.
综合考虑了遗传算法和禁忌算法的优点,将遗传禁忌算法、模糊理论和神经网络相结合,提出了一种基于遗传禁忌算法(GATS)优化的模糊神经网络垂直切换算法GATS-FNN,并在垂直切换的过程中加入了预判决模块,通过节点的筛选降低了系统成本和算法复杂程度。将网络信号强度、网络带宽、网络负载和用户终端移动速度进行了模糊处理,并采用遗传禁忌算法进行优化,调整隶属度函数的参数,仿真结果表明,该算法可以降低页面平均响应时间,为用户提供更好的服务。  相似文献   

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