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锂离子电池常被作为储能元件以实现电能的存储和使用，精确地估算其健康状态（SOH）可以为电池的实际使用提供理论依据。然而，SOH无法被直......
眼底图像中视网膜血管的健康状况对早期诊断各种眼科疾病及糖尿病心脑血管疾病等具有重要意义，然而视网膜血管结构细微、边界模糊且......
近年来,随着陆地资源的逐渐减少,海洋成为了人类探索的目标。水下图像作为重要的信息载体,直观地反映水下环境信息,对海洋勘探、海......
多聚焦图像融合作为图像融合领域中一个重要的研究方向,能够克服光学镜头成像原理的局限,使整个场景中不同距离的物体都在一幅图像......
车标作为车辆生产厂家的标志信息,不易被更换且能够作为车辆身份的一种显著特征,在智能交通监管系统中有着极为重要的作用。并且,......
合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）具有全天候、全天时的特点,并且可获取高分辨率的地表图像。然而相干斑噪声影响了SAR图......
命名实体识别（Named Entity Recognition,NER）是自然语言处理任务中将非结构化文本转变为结构化数据的处理方式之一,NER模型性能的优......
卷积神经网络在许多图像处理问题中应用广泛.它针对图像中每一个像素点进行计算,经过多层卷积后得到的高层次特征,这些特征对于图......
针对高光谱图像中的“同谱异物”和“同物异谱”现象导致传统机器学习方法难以精确区分,以及深度学习模型处理高维遥感数据耗时较......
海洋环境的识别算法往往效果不佳,强烈的吸收作用以及悬浮粒子的散射对光线进行干扰,导致所捕获到的水下图像具有诸如色偏、图像模......
随着多媒体信息处理技术的蓬勃发展,多媒体信息的处理应用在人们的生活中变得越来越广泛。数字图像作为多媒体信息的一种重要形式,......
三维人体姿态估计是计算机视觉领域中的热门课题。三维人体姿态估计可以作为人体姿态识别、人体跟踪、行为识别等任务的基础,同时......
图像分类是图像分析与处理的重要环节,是计算机视觉领域研究的热点问题。传统的图像分类算法需要人工设计特征,缺乏良好的泛化性,......
图像是获取和传递信息的重要手段,在人类的生活中随处可见。图像分辨率的高低是评价一个图像质量的重要因素,分辨率高代表着图像更......
针对现有基于深度卷积神经网络模型的图像超分辨重建技术存在图像特征提取尺度单一和中间层次特征利用不充分等问题,提出了一种多......
相比于卷积神经网络,图卷积网络更适合处理不规则的点云数据,但其存在网络层数受限以及固定的标准化聚集方式影响点云语义分割结果......
针对三维卷积网络在训练样本较少时对高光谱图像的分类精度不理想问题,提出了一种高效的基于多特征融合和混合卷积网络的分类模型......
植物叶片识别与分类对植物保护与研究、生态环境保护、种子优劣鉴定、植物病害防护等具有十分重要的意义。植物叶片是植物外形特征......
互联网和移动互联网应用的快速发展带来了文本数据的爆炸式增长,使用人工方式分类和整理文本已经成为了不可能。如何在海量的文本......
神经病理性疾病作为一类极难治愈的疾病,每年威胁着成百上千人的生命健康安全,据研究表明,自闭症与婴儿在出生期脑部发育情况相关,......
图像内容中通常包含大量的文本信息。如果能够可靠准确地识别出图像中的文本信息,对于图像内容理解是非常有价值的。但是由于拍摄......
图像超分辨率重建(SR)是图像处理领域当中的一个重要分支,其研究与发展有着广泛的应用价值.超分辨率重建根据输入图像的数量可以分......
信息时代,互联网上拥有着海量的文本数据,为了方便的检索和利用这些文本数据,需要让计算机“理解”文本,理解语言的核心则是理解语......
针对复杂的环境,结合图像预处理与深度学习神经网络,提出了一种道路交通标识识别算法。该方法不仅利用图像分割技术,而且利用卷积......
在车载边缘计算单元中,由于其硬件设备的资源受限,开发适用于车载边缘计算的轻量级、高效的交通标识检测模型变得越来越迫切。文中......
深度学习和迁移学习的兴起为树种识别提供了新方向,然而其在同树种内不同品质间木材识别仍存在挑战。为改善古筝面板品质分级现状,......
