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基于深度学习的图像伪造方法生成的图像肉眼难辨,一旦该技术被滥用于制作虚假图像和视频,可能会对国家政治、经济、文化造成严重的负面影响,也可能会对社会生活和个人隐私构成威胁。针对上述问题,提出了一种基于自动编码器的深度伪造Deepfake图像检测方法。首先,借助高斯滤波对图像进行预处理,提取高频信息作为模型输入;然后,利用自动编码器对图像进行特征提取,并在编码器中添加注意力机制模块以获取更好的分类效果;最后,通过消融实验证明,采用所提的预处理方法和添加注意力机制模块有助于伪造图像检测。实验结果表明,与ResNet50、Xception以及InceptionV3相比,所提方法在数据集样本量较小且包含的场景丰富时,可以有效检测多种生成方法所伪造的图像,其平均准确率可达97.10%,明显优于对比方法,且其泛化性能也明显优于对比方法。 相似文献
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设计了一个汽轮发电机在线监测系统,以监测汽轮发电机运行过程中的各种参数.主要硬件包括各种传感器、西门子PLC以及触摸屏等;软件设计中PLC使用STEP7进行编程,触摸屏使用EB8000编程.PLC和触摸屏相结合,PLC作为控制器,具有模拟量输入、输出功能,能够满足汽轮机的调节和应用;在触摸屏中设定参考值,与实际值进行比较,监测过程中各种参数的变化,对汽轮发电机进行科学的预知和预判,以保证其能够稳定运行.系统优点是能够实时监测各种运行参数和状态,并可直接在触摸屏上显示,如果发生超速或者超温等故障,能直观地发现并发出报警信号.汽轮发电机在线监测系统的应用领域很广,主要在中大型热电厂、水电厂以及各种核电站. 相似文献
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为克服小样本医学图像数据集对训练强大的超声图像中甲状腺结节的自动分割或分类的深度学习模型的限制,提出一种基于贝叶斯神经网络和条件生成对抗网络(cGAN)的数据生成方法.构建cGAN并以修改的结节掩膜作为条件,通过在真实样本上训练生成器生成具有不同特征的结节.使用贝叶斯神经网络识别出最有价值的生成样本,并用其构建新的数据集训练模型进行结节的分割和分类.实验结果表明,提出方法仅使用约35%的真实样本即可实现令人满意的分割和分类性能. 相似文献
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本文基于多传感器设计了多功能门控制系统,用于智能家居监控。当其周围突发火灾,或是发生煤气等有害气体泄漏时,根据门板上的液晶显示器显示实时室温或是烟雾浓度可电动开、关门并电话报警以便主人监听室内现场情况,做出及时准确的处理,达到防患于未然的目的。 相似文献