简介：摘要：遥感数据日益多元化，数据获取的速度加快，更新周期缩短，时效性越来越强，极大的促进了遥感影像相关的应用研究。传统的遥感影像目标识别主要是基于人工提取特征的方法，但遥感图像中丰富多样的细节信息使得人工描述的单一特征不足以全面表达目标地物，且多依赖于专家经验。此外，建立在概率统计基础上的机器学习通常需要复杂的特征描述，并且基于其浅层的网络结构学到的特征表达在处理复杂的目标检测问题时表现性能及泛化能力有明显不足。

简介：摘要：深度学习已经在目标检测领域取得了显著的进展，通过自动学习特征表示和端到端的训练方式，提高了目标检测的准确性和效率。本文对基于深度学习的目标检测算法进行了综述，包括单阶段和两阶段检测器。单阶段检测器如YOLO和SSD直接在图像上进行密集预测，具有实时性和高效性，但可能存在定位不准确性。两阶段检测器如R-CNN系列通过候选区域生成和分类/定位两个阶段实现更精确的定位，但计算资源消耗较大。选择适合任务需求的检测器取决于实时性、准确性和定位要求。未来，深度学习目标检测算法将进一步发展，结合单阶段和两阶段的优势，以提高性能和效果。

简介：摘要党的十九大召开距今已有一年多的时间了，十九大后所带来的深刻的影响是显著的。十九大会议上，中国共产党对我国在今后发展中可能遇到的问题进行了回答，并对今后持续构建中国特色社会主义的蓝图提出了规划。为此，要持续深入学习十九大精神，在新时期完成新目标，面对新任务、解决新矛盾，为书写中华民族灿烂篇章尽自己的一份力量。本文基于上述背景，对十九大会议精神进行再学习，结合自身实践经验，持续领会十九大会议精神。

简介：摘要：深度学习是根据数据技术以及图像技术的展开的新型机器学习技术。现阶段，深度学习技术在我国的发展建设中起到举足轻重的作用。深度学习是基于信息的神经网络和高度的科学技术理论，如卷积理论，就是为了强化机器深度学习的可靠性以及精准度。本文将通过对目标识别中的深度学习的应用研究展开详细的讨论，以便于提高目标识别的技术能力。

简介：摘要：遥感图像目标检测在城市规划、资源调查和灾害监测等领域应用广泛，基于遥感图像的目标检测具有重要研究意义。遥感技术为人们快速、全面了解地表覆盖变化提供了技术支持，在高分辨率遥感技术不断发展的大背景下，大量高品质遥感图像的采集越来越方便。遥感图像是利用遥感技术生成的远距离图像，可以对目标进行有效的处理。目标检测是遥感图像处理的基础任务之一，通过对遥感图像的分析可以分辨出水体、植被等目标，同时遥感影像可以识别更小的目标，如具体的树木、人、交通标志、足球场标志线等等，因此遥感图像目标检测已经成为当前研究的热点问题。遥感设备拍摄图像时由于设备距离目标较远，包含的地面范围大，受到分辨率的限制，待检测目标可能以微小形式显示在遥感图像中，这些检测目标具有尺度小、特征弱等特点，为图像目标的检测工作带来较大难度。

简介：摘要：计算机的应用中目标视觉检测得到了比较好的应用，目标检测可以用于监控、无人驾驶、人机交互等。近年来，深度学习的应用也逐渐的成熟，尤其在图像分类研究方面有很大的进展，从而使目标视觉检测也得到了带动。本文根据深度学习在目标视觉检测中的应用和展望进行分析，第一步对目标视觉检测的流程进行讲解，介绍目标视觉检测的数据集。第二步深度学习在目标视觉检测中的发展，最后，根据现在深度学习在目标视觉检测中出现的不足进行策略的探讨并指明未来展望。

简介：

简介：摘要：随着我国社会经济的迅速发展，科技水平的而不断提高，无人机得到了广泛的应用，本文提出了一种基于深度学习与目标跟踪方法,综合单目视觉和双目立体视觉特点的无人机障碍物实时感知方法。

简介：摘要：图像分割和目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，深度学习技术的快速发展为其提供了强大的支持。本文基于深度学习的图像分割与目标检测算法进行了研究，提出了一种结合卷积神经网络和区域提议网络的综合方法，以提高图像分割和目标检测的准确性和效率。通过实验证明了该方法在各种图像数据集上的优越性。

简介：摘要：本文旨在探讨基于深度学习的目标识别算法，并对其性能进行全面评估。介绍深度学习在计算机视觉领域的重要性及其广泛应用。随后，分析了目标识别算法的发展历程，并重点介绍了经典模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。在此基础上，着重讨论了算法性能评估的方法和标准，包括准确率、召回率、F1分数等。最后，通过对比实验结果，全面评估了不同算法在目标识别任务上的性能，并提出了一些优化和改进的方向，为进一步研究和应用提供了重要参考。

简介：摘要：随着计算机科学与技术的发展，计算机视觉成为一个热门的研究领域。目标检测与识别是计算机视觉的核心任务之一，它在许多应用领域中具有广泛的应用前景。本论文基于深度学习技术，研究计算机视觉中的目标检测与识别问题，通过分析不同的深度学习模型和算法，探讨如何提高目标检测与识别的准确性和效率，以满足现实场景中对计算机视觉的需求。

简介：摘要：本文首先介绍了深度学习在近景摄影测量中的相关应用，并重点讨论了目标检测与跟踪算法的原理和现有方法。随后，通过实验验证，分析了目前算法在复杂场景中存在的问题，主要包括目标边界不清晰、多目标同时检测和跟踪、耗时较长等。接下来，本文提出了一种改进的目标检测与跟踪算法，结合深度学习中的卷积神经网络和循环神经网络，着重解决了上述问题。最后，通过实验对比，证明了本文提出算法的有效性和优越性。本研究对于提高近景摄影测量的精确性和实时性具有重要意义，具有一定的应用价值。

简介：摘要：近年来,深度学习技术的飞速发展为雷达目标识别提供了新的思路。深度学习方法能够自动学习数据中的高层次特征表示,在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。然而,传统的深度学习方法依赖于大量标注数据,在小样本场景下性能会显著下降。为了解决这一问题,小样本学习方法应运而生。小样本学习旨在利用少量标注样本实现对新类别的快速学习和适应。将小样本学习与深度学习相结合,有望突破传统雷达目标识别的瓶颈,实现复杂场景下的高精度、低成本识别。

简介： 摘要：随着深度学习技术的发展，其在军事领域的应用日益广泛。本文针对深度学习优化目标识别精度对火力分配效率的影响进行了深入分析。首先，介绍了深度学习在目标识别和火力分配领域的研究现状；其次，详细阐述了深度学习优化目标识别精度的方法；最后，通过实验验证了深度学习优化目标识别精度对火力分配效率的提升作用，并展望了未来的发展趋势。

简介：摘要：随着深度学习技术的不断进步，机器人视觉目标识别已成为研究热点。本文综述了基于深度学习的机器人视觉目标识别算法，介绍了数据预处理、网络结构设计、训练策略与优化、模型评估与优化等关键环节的研究现状与进展。在算法设计方面，本文提出了一个结构化的网络设计方法，并探索了有效的训练策略和优化技巧。在实现部分，详细说明了硬件平台与软件环境的搭建，以及算法实现的具体流程。通过一系列实验，验证了所提出算法的有效性，并对实验结果进行了深入分析。研究结果显示，该算法能够在不同环境下准确识别目标，具有良好的泛化性和实用性。

简介：摘要：本文深入探讨了深度学习在实时人机交互场景中的应用及其关键技术。深度学习，通过模拟人类大脑的信息处理过程，有效地实现了对复杂数据的学习和理解，尤其在目标检测和场景理解方面展现出显著优势。文中详细介绍了神经网络架构设计、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型在人机交互中的应用，强调了数据集构建的重要性、基于YOLOv3的检测网络设计的创新性，以及模型训练和优化的关键策略。此外，本文还探讨了模型的优化和轻量化方法，如模型剪枝、量化技术和硬件加速，以提升模型的实时性和效率。综上所述，深度学习技术不仅促进了人机交互系统性能的提升，而且推动了计算机视觉和自然语言处理等领域的发展，为未来更智能化的交互系统奠定了基础。

简介：摘要：本文主要介绍了基于深度学习的复杂开放环境下的重点目标感知技术，以及其在相关应用中的实现。通过结合深度学习和计算机视觉技术，实现了对复杂环境下的多维度数据处理和目标感知，表现出良好的性能和实用性。

简介：对建设工程目标监理法做了详细的介绍，分析了其作用与方法在工程中的应用原则等。

简介：摘要：针对油田场景中生产管理工作的特殊性，视频目标识别模型的研究需要从油田生产现场视频应用场景、运动目标检测与提取方法、运动目标属性特征及比对方法 3个方面进行研究。根据油田生产现场具体业务特征，确定视频智能分析应用的具体业务场景，包括周界防范、区域入侵、车辆布控、人员布控等，进而确定每种场景下的分析目标的结构化特征。通过人工智能和深度学习算法，对场景中的运动目标进行深层次的特征提取和交叉比对，并通过多次迭代提高特征值的准确性。

简介：2000年世界领导人承诺的已经成为许多联合国计划和双边计划的"组织框架".这是因为宣言包含了一系列广泛的、国际认同的发展目标,从减少贫困、卫生保健、性别平等到教育和环境的可持续发展.