简介：本文截取视频的一帧,针对手势肤色的特殊性和手势的易形变性,通过建立肤色模型和基于haar的AdaBoost分类器,实现手势分割,通过CamShift算法实现手势的实时追踪。通过卷积神经网络进行手势识别,实现对10种常用手势数字的识别,识别率达到98.3%。

简介：摘要：现如今，我国正实行“互联网+”市场发展模式，人脸识别技术成效也逐渐显著，但是面部表情的识别仍然属于技术难点。在解决面部表情识别问题时，单一特征描述的提取能力有限，现对面部表情识别技术进行探索研究。

简介：摘要：路基的不均匀沉降、地铁和管廊等地下施工是造成路基脱空、空洞等病害的主要原因，严重的路基脱空会导致道路坍塌，导致车辆和人员伤亡，影响交通平稳运行。探地雷达（GPR）检测技术是路基脱空检测中一种常用的无损检测技术，传统的探地雷达检测中，由人工对雷达图像进行识别，过程中不可避免的会发生漏检、错检、效率低下等问题，极大地影响了检测结果的正确性。而通过深度学习算法对雷达图像进行检测识别能避免这些人工检测过程的缺点，促进病害检测方向的发展。结合深度学习在图像识别方面的优势，本文总结了探地雷达技术与常用的深度学习方法在路基病害检测中的研究。

简介：摘要：

简介：行人再识别是视频监控领域的关键问题之一，难点在于不同摄像机中同一行人的图像差异较大．基于行人图像的标识可由图像中的语义属性组合间接表示的假设，现提出使用一种基于深度哈希函数的行人再识别算法．通过卷积神经网络学习得到哈希函数，结合多目标损失函数保证分类的准确和哈希编码的有效，使得相似的图像能够获得相似的哈希编码，最后比较哈希特征间的汉明距离进行再识别．实验结果表明，深度哈希特征能够有效地进行行人再识别，提高了算法的执行效率．

简介：摘要：在我国科学技术迅速发展的背景下，为了进一步提高我国在大型生产制造业下的自动化发展水平，加强对焊接的识别方法至关重要。因此为了进一步确定在焊接图像中的位置以及类型，本文重点提出一种基于深度学习方法的形式对目标焊接图像进行识别定位。同时在一些大型生产设备构件的焊接位置当中，实现焊接打磨等自动化技术操作也是焊接设备发展的必要条件。但由于大型的焊接设备图像具有多样性，且分布性极高的主体特点，进一步增强了图像处理的难度。对此，文章基于当前深度学习下的焊缝图像识别，通过进一步了解焊缝图像识别方法的特征，对焊缝图像识别下的深度学习应用展开探讨。

简介：摘要：针对复杂环境下运煤列车编号识别不准确的问题，本文提出了一种基于深度学习的YOLOv5的定位与设计了无分割的端到端的字符识别方法，通过对数据集的实验，表明本文的定位算法和识别算法均高于其他算法，提高了运煤车厢编号识别的准确性，具有一定的应用价值。

简介：摘要:深度学习技术是信息技术高度发展的产物，同时也是当下的热门技术，该技术经过不断的发展完善，已经能在诸多领域发挥作用，在应用的过程中能够代替大量的重复性的人工操作，从而有效提升工作效率，并降低人力资源成本。目前来看，在深度学习领域，人脸识别技术较为成熟，且具有比较大的应用价值，目前基于深度学习的人脸识别技术已经在商务领域以及安保领域得到了广泛的应用，展现出了较大的应用价值。因此本文从深度学习技术的特点以及原理出发，探究深度学习技术在人脸识别方面的应用，希望该研究能够为深度学习技术与人脸识别技术的有机融合，提供一定的思路。

简介：摘要：基于内容的图像检索(CBIR)自90年代初期就已成为计算机视觉领域中一个具有挑战性的问题。其目的是根据查询图像的语义信息从具有海量图片的数据集中找到与查询图像在语义上相似的图像。CBIR方法可以分为两个不同的任务，即类别图像检索(CategorylevelImageRetrieval,CIR)和实例图像检索(InstancelevelImageRetrieval,IIR),也称为实例检索。CIR的任务是找到与查询目标相同类别的任意图像，而IIR的任务是找到与包含特定实例相同实例的查询图像。

简介：摘要：图像识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，涵盖了从图像分类到目标检测以及人脸识别等多个应用领域。传统的图像识别方法在处理复杂和大规模数据时面临一些局限性。然而，随着深度学习的兴起，图像识别取得了巨大的突破。深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，以其出色的性能和灵活性，引领了图像识别技术的发展。本文将深入探讨深度学习在图像识别中的应用，包括模型与架构、数据准备与预处理以及各种应用领域，以期为读者提供全面的了解和洞察。

简介：摘要：新时代以来，在人们生活水平提升的同时，安全意识也在不断增强，对于社会和人身安全水平要求越来越高。重视危险行为识别，有利于减少公共安全问题，确保人身及财产安全。因此，应强化对危险行为识别的研究提升危险行为判定的准确度。基于此，本文主要研究基于深度学习的危险行为识别分析方法，以期为相关人员提供参考，切实提高公共安全水平。

简介：摘要：当前深度学习技术已经广泛应用于计算机视觉领域，在图像识别、物体分类、区域分割等领域都取得了巨大的成果。将相关技术应用于池塘、湖泊、河流等水位识别，结合水务部门在各水道部署的标准水尺，可以实现能够对水位进行全天候自动监控、及时上报的水位智能识别系统。将各类水位数据汇总到区域水利大数据平台，可以有效辅助防治城市内涝、江水倒灌等，并为降水量预测、水位预警等工作提供支撑。

简介：摘要网络干扰是影响4G网络性能指标的重要因素，网优人员基于自身技术能力，在现场采用手工方式，对局部数据进行分析，提出优化方案并进行部署实施，存在服务过程不标准、技术能力不一致、容易出错、效率不高的问题。本文通过探究4G网络干扰成因，总结典型干扰的图形特征，提出基于人工智能深度学习的4G网络干扰识别技术，并阐述了使用监督学习的4G网络干扰识别过程，可以解决传统“手工作坊”式业务模式的各种瓶颈和问题，有助于打造网优服务新业态。

简介：摘要：考勤系统是很多现代化企业和事业单位用来提高员工积极性的重要方式之一，因此智能化考勤系统的发展在这种市场需求下获得了充分的动力。其中深度学习人脸识别技术是智能化考勤系统的核心技术之一，对于系统识别的准确性和安全性具有重要影响。本文就考勤系统中深度学习人脸识别技术的应用展开了探讨。

简介：摘要医学的发展为与人们生命健康有着密切关系。我国是中药材资源丰富的国家，同时中药饮片在临床防病治病过程中得到广泛应用，据相关报道，2017年中药饮片市场规模达到2330亿元，2018年达到2734亿元，可见中药饮片庞大的市场价值。中药饮片是由中药材经过洗净、炮炙、加工等环节制成；然而，在其加工过程中往往由于各方面原因造成药材形状变更、颜色失真、外表混淆等情况，不易区分；且由于药材的真伪、优劣与临床用药的安全有效有直接关联；因此对中药饮片进行鉴定识别，有利于规范中药材市场，加强中药饮片的质量监控；对中药饮片鉴别进行定量化研究，促进中药饮片的客观化发展。

简介：随着人工智能的不断发展,基于深度学习的图像识别已经成为当前图像识别领域的主要方法。文章将传统图像识别方法和基于深度学习图像识别进行对比研究。深度学习可以从不同的图像中自动提取相似特征并分类,推动了人工智能背景下的图像识别发展,而无监督学习将成为深度学习领域的热点。

简介：

简介：摘要：本文提出一种基于图几何的自动检测假新闻的深度学习方法。其核心算法是通过将经典CNN 卷积神经网络泛化到图结构，用于处理新闻内容、用户信息、用户活动、社交网络图和新闻传播等融合内容信息。

简介：摘要：近年来,现代信息技术进入高速发展的阶段,新的研究成果出现的同时也带来了新的难题和挑战,其中,对人工智能的研究应用到了人们生活和生产的各个方面,给社会生活带来了巨大的改变。在人工智能识别中的语音识别研究一直是重点研究项目,虽然基于人工神经网络引入声学理论的研究,让语音识别智能化的效率和准确率大大提高,但是随着对语音识别需求的增多,仍然出现了一些不足。

简介：摘要：通过对电子通信设备异常信号获取算法的设计、电子通信设备异常信号特征的识别等方法、电子通信设备异常信号识别方法的设计、对比实验设计等方法，证明本文的设计方法可以有效提高实际应用中异常信号的识别精度，弥补传统识别方法的不足。因此，后来市场/市场应用中的电子通信设备，基于本文的研究结果，在对良好的通信信道传输进行评估的基础上，可以保证通信信号的正常传输，电子通信设备的稳定、高效运行。本文对深度学习的电子通信设备异常信号识别进行分析，以供参考。