LabVIEW可以实现深度学习嘛，今天我们一起来看看使用LabVIEW 实现物体识别、图像分割、文字识别、人脸识别等深度视觉
2023-08-11 16:02:21
758 
来源： 易百纳技术社区， 作者： 稗子酿的酒 人工智能技术在图像识别领域取得了显著进展，其中基于深度学习的图像分类方法在猫狗图像识别中表现出色。本文将介绍使用深度学习技术实现猫狗图像分类的方法，具体
2023-08-15 10:38:301621 
。人脸验证/识别的难题在于需要进行小样本学习。通常情况下，数据集中每人只有对应的一张图像，这称为一次学习(one-shot learning)。两种基本思路 当作分类问题(需要面对非常多的类别数)，或者
2019-07-21 13:00:00
来源：易百纳技术社区
基于深度学习的医学图像分割与病变识别随着人工智能技术的不断发展，其在医疗领域的应用越来越受到关注。其中，基于深度学习的医学图像分割与病变识别技术在临床诊断、治疗规划
2023-09-04 11:11:23
目标识别 YOLO 学习笔记（一）
2020-05-12 15:05:34
CV：基于深度学习实现目标检测之GUI界面产品设计并实现图片识别、视频识别、摄像头识别
2018-12-21 10:31:47
各位好！我是一名学生，先阶段在准备竞赛，需要RCS目标识别技术，实现海上油污检测。请问有没有地方采购现成产品，或是自己制作是如何制作，谢谢！或是有其他什么方法可以实现海上油污检测?
2015-01-27 15:50:02
` 本帖最后由 wcl86 于 2021-5-28 19:37 编辑
通过labview深度学习标注工具对样本进行标注，两类NG进行标注，标注完成后扩展样本数量级，以少量样本获得较好的标注训练
2021-05-27 22:25:13
传统的视觉算法受打光以及图像的边缘对比度影响，无法做到人眼的分辨效果，而且人具有学习能力，经过大量样本的学习，人就可以找到不同物体之间的细微差别，从而分辨出物体的类别。CNN就是模拟人的大脑
2020-07-23 20:33:10
传统视觉对于缺陷检测有先天性的不足，当缺陷区域与正常区域灰度接近，没有明确的边界曲线时，往往无法将缺陷检测出来，而深度学习就像一个天然的特征提取器一样，通过样本学习，能自适应提取出图像最能体现缺陷
2020-08-16 17:29:24
项目名称：基于本平台开源图像识别与应用试用计划：申请理由本人有多年的学习和开发经验，曾参与国内开源软件的开发，对计算机图像标定技术，图像识别，基于标识的跟踪注册技术有过深入的学习和探索。想借助发烧友
2020-11-19 09:45:40
项目名称：智能目标识别试用计划：通过摄像头采集视频，利用海思芯片进行处理和目标识别。计划年内完成。
2020-11-19 20:46:19
图像采集，FPGA做图像处理，主要采取opencv对图像进行处理，ok210可做平时扩展项目，例如植入APP中，如果cortex-A8足够强大可考虑换下树莓派原理：运动目标识别；背景减除
2015-08-10 14:13:25
项目名称：图像目标识别FPGA硬件加速试用计划：申请理由 本人供职于一家AI公司，现在在使用FPGA硬件加速相关目标检测算法的端侧实现（鉴黄/司机行为识别），公司已经有非常成熟的软件算法以及GPU
2019-01-09 14:51:09
基于嵌入式图像处理平台的实时多目标识别算法人工智能技术与咨询 昨天本文来自《科学技术与工程》，作者王旭辉等摘 要提出了一种适用于空间观测任务的实时多目标识别算法，它基于DSP和FPGA组合的图像处理
2021-12-21 07:02:06
什么是深度学习为了解释深度学习，有必要了解神经网络。神经网络是一种模拟人脑的神经元和神经网络的计算模型。作为具体示例，让我们考虑一个输入图像并识别图像中对象类别的示例。这个例子对应机器学习中的分类
2023-02-17 16:56:59
到的， 深度学习可以搞定。特别是在图像分类， 目标检测这些问题上取得了显著的提升。下图是近几年来深度学习在图像分类问题上取得的成绩。之所以提出上面的算法， 是因为这些算法给其他领域提供了很多参考和借鉴意义
2020-08-10 10:38:12
本人新手，之前从未接触过图像处理，现在因为项目需要搭建一个关于图像处理和目标识别的MATLAB系统，系统介绍如下： 想要从图片中将目标提取出来并与模板库进行匹配对比，以确定是否为我感兴趣的目标
2016-07-10 15:05:58
检测，检测准确性和检测稳定性较差、容易误判。 基于深度学习和3D图像处理的精密加工件外观缺陷检测系统创新性结合深度学习以及3D图像处理办法，利用非接触式三维成像完成精密加工件的外观缺陷检测，解决行业
2022-03-08 13:59:00
图像分析软件。其中硬件负责获取特定条件下的理想图像，软件负责获取图像中的有用信息。基于机器学习的模式识别系统三、深度学习在图像处理中的应用图像处理技术包括图像预处理和数据分析两部分，图像预处理指的是
2018-05-31 09:36:03
本文由回映电子整理分享，欢迎工程老狮们参与学习与评论 毫米波主被动复合探测系统将毫米波雷达和辐射计相结合，充分利用系统主动测距和目标被动辐射特性来完成目标识别及定位，大大改善了毫米波探测器的性能
2021-12-30 10:36:54
1、基于RT-Thread和N32G457的嵌入式目标识别系统设计 本演示示例移植苏州大学计算机科学与技术学院王宜怀教授团队的金葫芦嵌入式人工智能：物体认知系统中的代码在N32G457上实现。可以识别单独的英文字母A B C D原作者：tai-he
2022-11-30 11:36:05
。目前,SAR图像分类多是基于单通道图像数据。多通道SAR数据极大地丰富了地物目标信息量,利用多通道数据进行分类,是SAR图像分类的重要发展方向。本文提出基于多通道分类合成的SAR图像分类算法。该算法首先
2010-04-23 11:52:48
嵌入式系统中的目标识别技术
2021-03-09 08:33:26
怎么实现基于Z85C30的动目标识别系统的串行通信设计？
2021-05-31 06:32:52
1、智能车目标识别系统的实现 首先，简单介绍一下上面提到的各个话题的范围 （Domain），人工智能 （Artifitial Intelligence）是最大的话题，如果用一张图来说明的话
2022-09-06 14:54:26
神经网络训练方法卷积神经网络介绍经典网络结构介绍章节目标：深入了解神经网络的组成、训练和实现，掌握深度空间特征分布等关键概念，为深度迁移学习奠定知识基础三、迁移学习基础迁移学习绪论基于样本的迁移学习
2022-04-28 18:56:07
和风格迁移、人脸识别、图像检索、目标跟踪等。网络压缩(network compression)尽管深度神经网络取得了优异的性能，但巨大的计算和存储开销成为其部署在实际应用中的挑战。有研究表明，神经网络
2019-06-08 08:00:00
、目标检测、行人重识别等任务中的应用，学习图像/视频风格迁移方法，了解风格迁移在实际生活中的应用。七、小样本学习、Transformer等前沿方法与应用小样本学习概念与基本方法介绍小样本学习
2022-04-21 15:15:11
本文提出一种全新的图像分割方法——连通线多级切割方法，并在此基础上建立图像NMI特征的目标识别与跟踪算法。文章给出了运用连通线多级切割方法实现阈值求取、图像分割、
2009-07-15 10:36:04
20 介绍了一种有目标识别功能的图像采集系统，用USB 接口芯片实现了数据的传输。阐述了系统的硬件、固件、设备驱动程序和应用软件的设计与实现方法。详细介绍了目标识别算法
2009-08-13 08:42:4514 针对微型航天探测器在星空运动背景下对目标识别的要求，提出一种基于图像配准与边缘提取的差分算法。该算法将采集的连续两帧图像配准后差分，将差分图像二值
2009-08-15 15:10:2115 多极化SAR可以获得目标的极化散射矩阵，极化信息的开发和利用，极大地丰富了目标的特征参数。我们可以利用目标散射对极化敏感的特性，对目标进行分类和识别。本文对极化
2009-09-16 10:21:125 遥感图像中不同港口的内港区域呈现出不同的形状，该文提出一种基于内港区域的港口目标识别方法。首先利用直方图和形态学算子分割海域；再利用多边形近似法提取海岸线上的
2009-11-17 15:22:319 针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)目标检测与识别方法对目标方位角敏感的问题，该文基于相关滤波器理论与核特征分析方法，提出一种对SAR 目标方位角具有较强鲁棒性的核
2009-11-18 14:29:2011 该文提出了一种基于小波域非负矩阵分解特征提取的合成孔径雷达图像目标识别方法。该方法对图像二维离散小波分解后提取低频子带图像，用非负矩阵分解对低频子带图像提取特
2009-11-21 11:58:4821 改进分形特征是用指数小波在一个尺度上对检测图像滤波，针对特定大小目标用能量关系函数求得各像素点的分形特征。该文研究了利用改进分形特征对SAR图像进行目标检测的方法
2009-11-25 14:35:4120 SAR 成像的本质是相干成像，通过对SAR 图像进行相干处理，可以增强目标与背景之间的对比度，从而提高小目标的检测率。本文提出了一种新的基于SAR 图像相干性的斑点噪声滤波
2009-12-07 11:06:4314 正则化方法通过增加先验信息约束实现合成孔径雷达(SAR)图像的超分辨和噪声抑制，为目标识别提供了更高质量的图像信息。该文通过对基于lk 范数的SAR复图像域正则化方法迭代过程
2010-02-10 13:58:4014 利用合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)获取的目标像进行识别时，基于子空间的自动目标识别(Automatic Target Recognition, ATR)方法通常是对样本数据的值空间进行操作。当识别相似目
2010-02-10 14:00:4719 该文提出一种基于目标检测的SAR 图像匹配算法。针对SAR 图像的特点，该算法先检测SAR 图像的强散射目标，接着计算各强散射目标的质心，对主、辅图像的质心点集合进行Delaunay 三
2010-04-24 08:49:2023 提出了一种运动目标识别与跟踪系统的方案，给出了系统的原理图和结构框图。重点论述了图像处理的过程和算法，包括颜色模型的选择，图像的预处理，图像分割，目标的识别及
2010-07-20 16:14:3329 介绍了一种基于$3C2440硬件平台和移动目标识别技术的安防监控系统的总体设计方案，在嵌入式Linux平台下实现视频数据的采集、编码与传输l选择时间差分图像检测移动目标算法，实现视
2011-08-25 15:35:3367 自动目标识别(ATR)算法通常包括自动地对目标进行检测、跟踪、识别和选择攻击点等算法。战场环境的复杂性和目标类型的不断增长使ATR算法的运算量越来越大，因此ATR算法对微处理器的
2012-01-17 14:53:551784 
设计并实现了基于图像检索的地标识别系统。该系统通过捕捉地标的视觉特征，帮助游客或使用者更好地理解图像的内容并同时提供图像拍摄的地理位置信息。首先根据提取的SURF特征搜
2012-07-16 17:02:0825 电子开发机器人相关教程资料——全自主移动足球机器人目标识别
2016-09-06 16:42:430 基于MVDR参数谱在舰船目标识别中的应用_魏鑫
2017-01-07 21:28:580 融合压缩感知和SVM的SAR变形目标识别算法_谷雨
2017-01-08 11:07:011 红外动目标识别跟踪系统的实现方案
2017-01-12 22:13:3424 多尺度Retinex算法在自动目标识别中的应用_周泽华
2017-03-19 11:29:000 基于OpenCv运动目标识别技术的研究_孟介成
2017-03-17 08:00:005 基于RHT的局部有遮挡圆形目标识别方法_顾肇瑞
2017-03-17 08:00:000 基于大视场星敏感器的目标识别技术_丁国鹏
2017-03-19 19:19:350 针对具有多个特征指标的模糊多传感器目标识别问题，提出一种新的模糊多传感器数据融合方法。该方法根据信息熵理论，引入不均衡度定义熵权矢量，通过求解数学规划问题，得到各目标类别的优属度，并给出目标识别规则。实验结果表明，该方法能提高目标识别结果的客观性和可信度，具有可操作性。
2017-09-08 15:25:553 电磁场在目标识别中的应用
2017-09-15 10:01:5422 针对被局部遮挡目标的识别困难的问题，将目标图像的SIFT（ Scale Invariant Feature Transform）特征矢量作为视觉单词，应用视觉词汇算法，提出了基于SIFT特征视觉词汇
2017-11-14 11:04:145 一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢？ 现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。
2017-11-15 19:04:0822198 
为了能够更好地满足日益扩大的目标识别需求，提出了一种基于改进KD树与RANSC算法的目标识别算法。通过对比改进前后KD树匹配算法匹配SIFT特征点的执行效果，很明显的看出改进KD树算法的匹配效果更佳
2017-11-16 17:45:0217 针对遥感图像视觉对比度差、分辨率低及目标含有不同角度旋转的情况，在稀疏表示分类识别的基础上，提出一种基于扩展字典稀疏表示的遥感目标识别方法。首先将训练样本和待测样本进行二进小波变换增强，提取增强图像
2017-11-17 17:18:389 在现代防空作战中，为获得最佳作战效果，必须实时获取战场态势估计，目标识别是战场态势估计的重要组成部分。目标识别技术利用多传感器资源，通过对各个传感器及其观测信息的合理支配与使用，将各传感器
2017-12-14 16:34:160 针对图像在平移、旋转或局部形变等复杂情况下的识别问题，提出一种基于非监督预训练和多尺度分块的卷积神经网络（CNN）目标识别算法。算法首先利用不合标签的图像训练一个稀疏自动编码器，得到符合数据集特性
2017-12-20 15:37:250 的纹理信息。随着SAR成像技术的完善和SAR图像数据级数倍的增加，从大量数据以及复杂的地物场景中获取并识别各类军事目标的自动目标识别技术成为了研究热点。 针对合成孔径雷达图像预处理鲁棒性不足、特征提取及利用不充分等问题，提出了一种基于深度置信网络的合成孔径雷
2018-01-26 14:00:413 受限和高识别率要求，提取图像的局部方向梯度直方图（ HOG）特征，构建稀疏自编码器栈对HOG特征进行深层次编码，设计Softmax多分类器对所抽取的特征进行分类。在深度神经网络模型学习过程中，引入最小化各层结构风险和微调全网
2018-03-20 17:30:420 现阶段比较受欢迎的图像识别基础算法为深度学习法，深度学习模型属于神经网络，而神经网络的历史可追溯至上世纪四十年代，曾经在八九十年代流行。神经网络试图通过模拟大脑认知的激励，解决各种机器学习的问题。
2018-05-25 15:59:314678 Face ID 的兴起带动了一波面部识别技术热潮。本文将介绍如何使用 OpenCV、Python 和深度学习在图像和视频中实现面部识别，以基于深度识别的面部嵌入，实时执行且达到高准确度。
2018-07-17 16:20:287776 。机器之心对该论文进行了编译介绍。 摘要 我们通过 12 种不同类型的图像劣化（image degradation）方法，比较了人类与当前的卷积式深度神经网络（DNN）在目标识别上的稳健性。首先，对比三种著名的 DNN（ResNet-152、VGG-19、GoogLeNet），我们发现
2018-10-19 00:48:01416 基于深度学习的算法在图像和视频识别任务中取得了广泛的应用和突破性的进展。
2018-10-27 07:28:1712567 近年来，随着深度学习在图像视觉领域的发展，一类基于单纯的深度学习模型的点云目标检测方法被提出和应用，本文将详细介绍其中一种模型——SqueezeSeg，并且使用ROS实现该模型的实时目标检测。
2018-11-05 16:47:2917181 近年来，随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，基于深度学习的视频运动目标检测受到广大学者的青睐。这种方法的基本原理是利用大量目标样本数据训练一个基于深度神经网络的分类器，然后通过分类器在线检测目标
2018-11-19 16:01:4422 观看iVeia的首席技术官Michael Fawcett，演示了采用Zynq Ultrascale + MPSoC的模块上的Atlas 2Z8系统如何使用机器视觉和机器学习应用程序执行多目标识别。
2018-11-26 06:22:002748 图像识别技术的高价值应用就发生在你我身边，例如视频监控、自动驾驶和智能医疗等，而这些图像识别最新进展的背后推动力是深度学习。深度学习的成功主要得益于三个方面：大规模数据集的产生、强有力的模型的发展
2018-12-01 08:54:2930973 
的图像、并根据地表特性的不同将地表分割的结果分为九大类，包括绿地，沙漠，海洋，云和外太空等。这是首次使用深度学习在太空中进行实时的图像识别。
2019-01-23 10:23:234841 目标识别、物体检测、智能分析……随着深度学习算法的进步，安防技术取得了突破性进展。深度学习被看做安防行业的革命性力量，大大加速了安防的发展过程。
2019-12-19 09:32:57495 图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，属于应用深度学习算法的一种实践应用。
2020-03-18 11:14:31919 介绍使图像分割的方法，包括传统方法和深度学习方法，以及应用场景。 基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展。如今，它被用于图像分类、人脸识别、图像中物体的识别、视频
2020-11-27 10:29:192859 首发：AI公园公众号作者：Etienne编译：ronghuaiyang导读你并不总是有足够的图像来训练一个深度神经网络。下面是教你如何通过几个样本让...
2020-12-14 23:28:50308 图像匹配 应用： 目标识别、目标跟踪、超分辨率影像重建、视觉导航、图像拼接、三维重建、视觉定位、场景深度计算 方法： 基于深度学习的特征点匹配算法、实时匹配算法、3维点云匹配算法、共面线点不变量匹配
2020-12-26 11:08:576447 基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展。如今，它被用于图像分类、人脸识别、图像中物体的识别、视频分析和分类以及机器人和自动驾驶车辆的图像处理等应用上。
2021-01-06 15:50:233432 深度学习作为人工智能技术的重要组成部分，被广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。尽管深度学习在图像分类和目标检测等任务中取得了较好性能，但是对抗攻击的存在对深度学习模型的安全应用构成了潜在威胁
2021-03-12 13:45:5374 为准确识别工业图像中的目标零件，提出一种改进的YOLOⅤ3目标识别算法。结合K- means聚类与粒子群优化算法进行锚框计算，以降低初始点对聚类结果的影响，加快算法收敛速度。同时在 YOLOV3网络
2021-05-19 15:06:387 合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）图像进行舰船目标检测是实施海洋监视的重要手段。基于深度学习的目标检测模型在自然图像目标检测任务中取得了巨大成功，但由于自然图像与SAR图像的差异，不能将其直接迁移到SAR图像目标检测中。针对SAR图像
2021-11-12 11:15:221474 
深度残差网络的无人机多目标识别 人工智能技术与咨询 来源：《图学学报》。作者翟进有等 摘要：传统目标识别算法中，经典的区域建议网络(RPN)在提取目标候选区域时计算量大，时间复杂度较高，因此提出一种
2021-12-02 17:14:14936 
深度残差网络的无人机多目标识别 人工智能技术与咨询 来源：《图学学报》。作者翟进有等 摘要： 传统目标识别算法中，经典的区域建议网络(RPN)在提取目标候选区域时计算量大，时间复杂度较高，因此提出
2021-12-06 17:02:02445 基于三维激光点云的目标识别与跟踪研究 来源：《汽车工程》 ，作者徐国艳等 ［摘要］ 针对无人车环境感知中的障碍物检测问题，设计了一套基于车载激光雷达的目标识别与跟踪方法。为降低计算量，提高处理速度
2022-01-17 11:22:44639 一种基于伪标签半监督学习的小样本调制识别算法 来源：《西北工业大学学报》，作者史蕴豪等 摘 要：针对有标签样本较少条件下的通信信号调制识别问题，提出了一种基于伪标签半监督学习技术的小样本调制方式分类
2022-02-10 11:37:36627 基于三维激光点云的目标识别与跟踪研究 来源：《汽车工程》 ，作者徐国艳等 ［摘要］ 针对无人车环境感知中的障碍物检测问题，设计了一套基于车载激光雷达的目标识别与跟踪方法。为降低计算量，提高处理速度
2022-02-15 13:36:382594 
了一种基于时频分析、深度学习和迁移学习融合模型的雷达信号自动分选识别算法。首先通过引入的多重同步压缩变换得到雷达信号的时频图像，然后利用灰度化、维纳滤波、双三次插值法和归一化等手段对时频图像进行预处理，最后基于迁移
2022-03-02 17:35:02913 近年来，无需人工干预的深度学习已经成为缺陷图像检测与分类的一种主流方法。本文针对室内墙壁缺
陷缺检测中数据集大多是小样本的问题，提出了相关的深度学习研究方法。首先，自制墙壁表面缺陷数据集（Wall
2022-04-24 09:44:161 如今，深度学习算法的发展越来越迅速，并且在图像处理以及目标对象识别方面已经得到了较为显著的突破，无论是对检测对象的类型判断，亦或者对检测对象所处方位的检测，深度学习算法都取得了远超过传统机器学习算法
2022-08-02 12:07:061388 R-CNN 算法在 2014 年提出，可以说是历史性的算法，将深度学习应用于目标检测领域，相较于之前的目标检测方法，提升多达 30% 以上
2022-10-31 10:08:051143 深度学习可以学习视觉输入的模式，以预测组成图像的对象类。用于图像处理的主要深度学习架构是卷积神经网络(CNN)，或者是特定的CNN框架，如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。计算机视觉的深度学习模型通常在专门的图形处理单元(GPU)上训练和执行，以减少计算时间。
2023-05-05 11:35:28729 零样本分类的技术目前正处于高速发展时期， 所涉及的具体应用已经从最初的图像分类任务扩展到了其他计算机视觉任务乃至自然语言处理等多个相关领域。 对此， 本文将其称为广义零样本分类。 相应地， 我们将针对图像分类任务的零样本分类任务称为狭义零样本分类。
2023-09-22 11:10:25805 
一、引言 随着深度学习技术的快速发展，其在语音识别领域的应用也日益广泛。深度学习技术可以有效地提高语音识别的精度和效率，并且被广泛应用于各种应用场景。本文将探讨深度学习在语音识别中的应用及所面临
2023-10-10 18:14:53449 2022年4月11日，上海雷达同心学术论坛——雷达图像解译技术研讨会成功举办！中国科学院空天信息创新研究院孙显研究员4月11日在该研讨会上做了题为《SAR目标散射拓扑特性表征与识别应用》的学术报告。
2023-12-28 10:34:53184 
更接近于人工智能。它通过学习样本数据的内在规律和表示层次，对文字、图像和声音等数据进行解释。深度学习的目标是让机器像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数
2023-12-29 08:26:33572 
通过加强图像分割，能够提高机器视觉的图像目标识别的自动化水平，使得图像目标识别效果更加显著。图像分割的方法有很多种，不同方法分别适用于不同领域，这里重点介绍以下3种分割方法。
2024-01-15 12:17:54122 文章来源：MEMS引言从20世纪80年代开始，机器视觉技术的发展速度不断加快，已经走进了人们的日常生活与工作之中。机器视觉的图像目标识别系统的自动化程度较高，应用范围广，尤其在危险场所的运用，采用
2024-02-23 08:26:49280 
电子发烧友App
工商网监
评论