排序方式: 共有5条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
针对传统YOLOv3的网络结构存在曝光过度或光线较暗等异常图片在提取特征时鲁棒性较差,导致车型识别率低下的问题,提出了一种用于交通车辆检测的Dense-YOLOv3模型.该模型集成了密集卷积神经网络DenseNet和YOLOv3网络的特点,加强了卷积层之间的车型特征传播和重复利用,提高了网络的抗过拟合性能;同时,对目标车辆进行了不同尺度的检测,构建了交叉损失函数,实现了车型的多目标检测.经过在BIT-Vehicle标准数据集上对模型进行训练和测试,实验结果表明,基于Dense-YOLOv3车型检测模型平均精度达到了96.57%,召回率为93.30%,表明了该模型对车辆检测的有效性和实用性. 相似文献
2.
BW系列止水条在引水隧洞工程中的应用王彦苏邓卓智(北京市水利规划设计研究院)1BW系列止水条性能简介随着经济建设的高速发展,对水工建筑物的要求越来越高,自防水混凝土数量越来越大,对防水要求越来越严。而自防水混凝土施工缝处理一直是较为突出的问题,所以,... 相似文献
3.
浅谈汽油机爆震的自动控制系统 总被引:1,自引:0,他引:1
概述了汽油机爆震自动控制系统的类型,对其优缺点进行比较,并介绍了一种高抗噪的爆震信号处理电路。 相似文献
4.
5.
1