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RSS订阅原创 深度学习船舶模糊船号文字识别
在船舶场景中的字符识别任务中，首先需要进行文本区域检测。通过YOLO模型检测到目标文本区域后，基于预测的几何边界框进行图像裁剪与校正，获得文本区域图像，随后将该图像输入生成对抗网络（GAN）模型进行文字识别，从而生成高质量的文本图像并获得精准的识别结果。随着我国船运业的快速发展，船号作为船舶唯一的身份标识，其准确识别对于船舶管理至关重要。传统的图像处理和光学字符识别（OCR）方法在解决这一问题时表现有限，且现有大多数方案通常采用两步法：首先进行图像恢复，接着对恢复后的图像进行字符识别。
2025-01-16 18:19:02
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原创 深度学习太阳能电池片缺陷检测方案
深度学习能够通过自动化学习从大量图像中提取复杂特征，识别不同类型的缺陷，如裂纹、气泡、划痕、污染等，这些缺陷通常对电池片的性能造成显著影响。由于电池片的生产过程中缺陷种类繁多且形态各异，深度学习模型能够在大规模数据的支持下，通过端到端的训练，显著提高检测的精度和效率。此外，随着数据集的不断丰富和算法的不断优化，深度学习技术在噪声干扰、光照变化等复杂环境中的鲁棒性也得到了增强。因此，基于深度学习的太阳能电池片缺陷检测已成为提升生产效率、降低成本和提高产品质量的重要手段，具有广泛的应用前景。
2025-01-08 16:25:37
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原创 图卷积神经网络GCN心电图信号ECG心律失常检测python
例如，一些研究将ECG信号的不同时间片段作为图的节点，通过图卷积操作获得每个片段的特征，最终实现心律失常的检测和分类。GCN可以处理具有不规则结构的数据，如多通道ECG信号，它可以通过设计合适的图结构，捕捉不同通道之间的相互关系，从而获得比传统CNN方法更好的表现。在一些研究中，研究者将ECG信号的不同通道视为图中的节点，通过构建图的边来表示不同通道之间的关系。通过图卷积操作，GCN可以有效地捕捉不同通道之间的依赖性，尤其是在心律失常的检测中，多个通道的数据往往提供了更多的诊断信息。
2025-01-06 16:22:22
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原创 医学影像肿瘤检测与图像分割技术方案咨询
医学影像肿瘤检测与图像分割是现代医学中至关重要的研究领域，特别是在癌症的早期诊断、治疗规划和效果评估中，精确的肿瘤分割对提高临床诊断的准确性和治疗效果起着关键作用。通过训练深度网络，能够实现对肿瘤区域的自动检测和精确分割，显著提高了分割的精度和速度。此外，随着医学影像数据集的不断积累，数据驱动的学习方法和计算力的提升，使得肿瘤检测系统在准确性、鲁棒性以及临床实用性方面不断取得突破，推动了智能医学影像分析技术的发展，减少了人为误差，并且可以帮助医生提高工作效率，推动个性化治疗的发展。
2025-01-06 15:36:04
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原创 BEVFormer模型详解
BEVFormer模型通过创新性地结合了Transformer的强大能力和BEV视图的空间表示，提供了一种高效且精准的自动驾驶环境感知方法。它在多传感器融合、长时间序列建模和空间上下文建模等方面展现了出色的性能，推动了自动驾驶技术向更加智能化和高效的方向发展。随着技术的不断进步，BEVFormer可能会成为未来自动驾驶和智能交通系统中不可或缺的核心技术之一。
2025-01-05 22:46:38
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原创 EEG脑电信号图神经网络GCN情绪识别方案
EEG（脑电图）脑电情绪分类是利用脑电信号识别和分类人类情绪状态的一项研究领域，随着情感计算和脑机接口技术的发展，情绪识别成为了心理健康监测、智能交互和人机协作中的重要研究课题。传统的情绪分类方法通常依赖于面部表情、语音或生理信号，但这些方法受环境干扰较大，且缺乏对内在情绪状态的直接感知。在EEG脑电情绪分类中，GNN能够有效地建模大脑区域之间的空间关联，捕捉跨通道和跨区域的情绪相关信息，克服传统方法的局限性，提供更加精准的情绪分类结果。国际 10-20 标准导联分布。
2025-01-05 16:39:02
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原创 DL00684-山体滑坡实例/语义分割检测完整python代码含数据集
传统的山体滑坡检测方法依赖人工监测、地质勘探和局部传感器，这些方法不仅反应速度慢，而且容易受到地形、气候等因素的影响，难以在大范围内进行实时监控和预警。随着遥感技术和深度学习的迅猛发展，基于图像的山体滑坡检测技术得到了广泛应用。YOLOv8作为一种先进的目标检测算法，具有高效、实时和精确的特点，但在山体滑坡的研究中，单纯的目标检测并不能提供足够的信息。因此，山体滑坡的实例分割成为一个重要的研究方向，通过将滑坡区域进行像素级的划分，不仅可以提高检测精度，还能详细分析滑坡的形态、范围和严重程度。
2025-01-03 21:02:20
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原创 DL00681-基于YOLO算法的山体滑坡检测python含数据集
在山体滑坡检测中，YOLOv8能够通过对大规模遥感图像和监控视频的自动分析，快速识别出山体滑坡的发生区域，准确定位滑坡发生的时间和地点。YOLOv8的应用大大提高了山体滑坡检测的效率，减少了人工巡检的成本，并增强了灾害预测和防范的能力，为环境保护和灾害管理提供了新的技术手段。随着遥感技术和计算机视觉技术的进步，基于图像处理的自动化监测方法逐渐受到关注，尤其是深度学习算法的发展为山体滑坡的实时检测提供了新的解决方法。随着遥感技术和计算机视觉技术的进步，基于图像处理的自动化监测方法逐渐受。
2025-01-02 18:19:24
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原创 基于YOLO深度学习的煤矸石目标检测系统含完整源码可支持摄像头等
在煤矸石检测领域，YOLOv8通过对大量煤矿环境下的图像进行训练，能够自动识别和定位煤矸石的位置，甚至可以区分煤矸石与其他矿石材料，极大提高了检测效率和精度。与传统方法相比，YOLOv8能在复杂的自然环境、不同光照条件下，快速准确地完成煤矸石的自动检测，为煤矿企业的环保管理、废弃物处理和资源回收提供了重要支持。传统的煤矸石检测方法通常依赖人工目测或简单的传感器设备，这些方法不仅效率低下，且容易受到环境因素的干扰，难以应对大规模、高密度的煤矸石监测需求。
2025-01-02 15:07:31
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原创 X00119-SDN下移动边缘计算市场中的智能动态数据卸载python实现
为了确定MEC服务器的最优定价，提出并求解了最大化MEC服务器利润的优化问题，该问题涉及服务器提供的计算服务和接收的卸载数据。软件定义网络（SDN）和移动边缘计算（MEC），能够动态管理和满足终端用户的计算需求，已经成为5G网络的关键使能技术。此项目研究了在多MEC服务器和多终端用户环境下，终端用户选择MEC服务器及其数据卸载的联合问题，以及MEC服务器的最优定价问题。此项目研究了在多MEC服务器和多终端用户环境下，终端用户选择MEC服务器及其数据卸载的联合问题，以及MEC服务器的最优定价问题。
2024-12-31 10:35:31
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原创 R00100-临床护理脑卒中预测模型R实现
该预测模型的提出旨在预测患者的中风病例，以应对全球范围内中风病例数量的增加。该模型的构建考虑了以下数据：患者数据，包括病史和人口统计信息。此外，该模型还能够跟踪高风险患者，并监测预防措施的实施效果，以减少中风发生率。预计该模型将通过持续的数据流进行增强，以更好地训练机器学习模型，从而提供最准确的预测。该预测模型的提出旨在预测患者的中风病例，以应对全球范围内中风病例数量的增加。此外，该模型还能够跟踪高风险患者，并监测预防措施的实施效果，以减少中风发生率。预计该模型将通过持续的数。
2024-12-28 17:13:18
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原创 DL00755-基于YOLO深度学习的井盖缺陷检测系统可换模型
在城市基础设施的管理和维护中，井盖缺陷的检测是一个重要的研究方向。YOLOv8通过引入新的网络结构、改进的损失函数以及优化的训练方式，能够在保证高精度的同时，实时识别井盖的缺陷类型和位置。相比于传统的图像处理技术，YOLOv8具有较强的适应性和鲁棒性，能够处理不同光照、天气、视角等复杂环境下的井盖图像，实时检测井盖的裂缝、变形、污渍等问题。研究表明，YOLOv8在井盖缺陷检测中的应用，能够大大提高检测的自动化水平和准确性，为城市基础设施的维护和安全管理提供了重要的技术支持。
2024-12-27 19:09:57
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原创 DL00768-基于YOLO深度学习的电瓶车佩戴头盔检测系统python实现
随着城市交通拥堵问题的加剧和共享电动车的普及，电动车安全问题引起了广泛关注，尤其是骑行者佩戴头盔的问题。YOLOv8通过改进的深度卷积神经网络和优化的检测框架，能够在复杂的环境中快速准确地识别电动车骑行者是否佩戴头盔。研究表明，YOLOv8在电动车佩戴头盔检测中的应用，不仅能够实时监控道路上的安全隐患，还能够通过自动化管理提升交通安全性，减少事故发生率。ft=t&id=868579958120 随着城市交通拥堵问题的加剧和共享电动车的普及，电动车安全问题引起了广泛关注，尤其是骑。
2024-12-27 18:57:41
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原创 M00010-MATLAB水力压裂模型2d和3d水力压裂模型求解器
水力压裂（Hydraulic Fracturing）是一种广泛应用于石油和天然气开采中的技术，主要通过向地下岩层注入高压液体，诱发岩石裂缝的产生和扩展，从而提高油气的采收率。为了更好地理解和优化水力压裂过程，学者们提出了各种数学模型来模拟压裂过程中的物理现象，包括裂缝的扩展、压力分布、流体的渗透和岩石的破裂等。MATLAB水力压裂模型利用有限元法（FEM）、边界元法（BEM）、离散元法（DEM）等数值方法，能够对岩石的力学行为、裂缝传播的动力学以及流体与岩石的相互作用进行详细的模拟。
2024-12-23 16:50:58
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原创 X00082-FMCW的MIMO雷达仿真matlab完整实现
FMCW雷达通过发射频率随时间变化的连续波信号，实现对目标距离和速度的测量。其工作原理是利用发射信号与接收反射信号之间的频率差来计算目标的距离和相对速度。MIMO技术通过多个发射和接收天线组合，能够同时发送和接收多个信号。这种方法显著提高了雷达系统的探测能力、分辨率和抗干扰能力。FMCW MIMO雷达在自动驾驶、无人机、航空航天和安防监控等领域具有广泛的应用前景，能够提供高精度的环境感知和目标跟踪能力。
2024-10-08 11:31:48
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原创 X00387-使用cellpose进行细胞分割机器学习方法完整代码含教程
传统的阈值分割方法在高重复性实验中存在诸多局限，特别是参数需要频繁调整以适应不同的实验条件。采用Cellpose模型能够有效缓解这些问题。在分割过程中，输入数据采用DD、DA和AA三个通道图像。通过AA、DA和DD通道提取FI荧光通道信息，同时利用ED通道获取ED FRET效率图像信息，并通过BF_1、BF_2和BF_3通道提取明场BF图像信息。最终，利用主成分分析（PCA）将明场信息降维至一维，以便更清晰地查看信息状态。
2024-10-07 16:02:02
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原创 大场景点云分割利器RandLA-Net（代训练）
RandLA-Net，一种高效且轻量级的神经网络架构，可以直接推断大规模点云的每个点的语义。方法的关键在于使用随机点采样，而不是更复杂的点选择方法。为了解决这个问题，我们引入了一种新颖的局部特征聚合模块，以逐步增加每个3D点的感受野，从而有效保留几何细节。大量实验表明，RandLA-Net可以在单次传递中处理100万个点，其速度比现有方法快200倍。此外，RandLA-Net在两个大规模基准Semantic3D和SemanticKITTI上的语义分割性能表现优越。
2024-09-29 11:26:04
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原创 DL00392-基于深度跨域少镜头学习的高光谱图像分类python完整代码含数据集
高光谱图像（HSI）分类中的一个挑战是，针对非常高维数据，标注样本数量有限，难以训练分类器。在实际应用中，经常会遇到一个标注数据极少的高光谱图像域（称为目标域），而另一个高光谱图像域（称为源域）可能有足够的标注数据。本代码试图利用源类数据来帮助分类目标类，包括相同类和新的未见过的类。为了解决这一分类范式，通常采用少样本学习（FSL）的元学习范式。然而，现有的 FSL 方法并未考虑源域与目标域之间的领域偏移。为了解决领域偏移下的 FSL 问题，提出了一种新颖的深度跨领域少样本学习方法。
2024-09-25 18:49:10
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原创 X00182-基于深度强化学习的无人机辅助边缘计算双连接在线资源管理python实现
通过双连接（DC），每个用户可以同时将任务卸载到宏基站和无人机上的MEC服务器进行并行计算，同时也可以在本地处理一些任务。我们的目标是提出一个在线资源管理框架，以最小化整个系统的平均功耗，同时考虑队列稳定性和队列系统计算延迟的长期约束。之后，利用综合学习-优化方法解决转化后的问题，其中无模型的深度强化学习（DRL）与基于模型的优化相结合。通过大量的仿真和理论分析，我们证明了所提出的框架保证了收敛，并且可以产生与通过穷举搜索获得的最优解几乎相同的性能。
2024-09-06 15:35:57
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原创 DL00489-基于深度学习的金属多轴疲劳寿命预测含数据集
使用深度学习模型(CNN, LSTM和GRU)结合全连接层预测金属多轴疲劳寿命的代码。它处理数据集，利用高质量的数据来有效地训练和评估模型。主要功能是结合时间序列加载路径和材料力学性能对疲劳寿命进行预测。
2024-08-29 12:48:39
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