深度学习论文

论文摘要采用基于Inceptionv3模型的迁移学习方法对风机叶片裂缝进行自动检测,分别设计了基于反向传播（BP）神经网络和超限学习机（ELM）的全连接层实现叶片状态分类。实验...

论文摘要为解决经典方法预测全社会用电总量的预测数值精度较低、模型结构参数过于复杂等技术难题,本文提出将电力大数据和人工智能领域深度学习算法相结合的研究方法。采用计算机建立具有阶...

论文摘要车道线检测是完全无人驾驶的关键推动因素。本文综述了近年来基于视觉的车道线检测技术的研究进展。车道线检测通常采用三个步骤进行处理,首先图像预处理得到感兴趣区域,然后预测车...

论文摘要为了准确地预测短期高速公路车流量,从而有利于最优路径规划,基于高速公路大数据积累,以及基于神经网络机器学习技术的发展,构建了基于长短期记忆网络构建短时车流预测模型,并对...

论文摘要随着工业4.0技术的发展,越来越多的公司应用传感器和信息技术来采集生产过程中各个阶段的数据。同时,诸如大数据、物联网(IoT)、服务互联网(IoS)、人工智能(AI)和...

论文摘要混合像元大量存在于遥感图像中,如何准确的处理混合像元问题是遥感图像解译的关键点。亚像元定位方法针对光谱解混的结果进行进一步处理解决混合像元内部的空间分布问题。本文分析总...

论文摘要高光谱遥感影像数据具有多样化的光谱信息和空间信息,然而传统的高光谱影像分类只是针对目标的光谱特征进行处理。基于三维空间滤波操作可以作为一种简单高效的提取高光谱影像光谱和...

论文摘要紧固件广泛应用于日常生活和工业生产制造中,其异常状态在许多场景中会导致严重的安全隐患。目前紧固件异常检测仍依赖人工排查,很难通过常规无损检测技术自动识别。针对该问题,提...

论文摘要针对风电机组叶片结冰严重影响风机发电效率和安全性、经济性的问题,提出一种基于SCADA数据的栈式自编码（SAE）网络叶片结冰早期预测模型。该模型采用编码-解码的非监督方...

论文摘要基于接触网安全巡检装置(2C)采集的海量图像数据,提出高铁接触网异物自动化智能检测方法,以实现稳健、可靠、精准的高铁接触网安全异常检测。该方法面向2C图像的特点以及接触...

论文摘要遥感图像目标检测是指在遥感图像中快速识别并定位感兴趣的各类目标,是遥感图像解译的基础性工作。传统的目标检测方法主要基于人工设计特征或浅层学习特征,由于特征表征能力有限,...

论文摘要为了克服传统深度学习在排水管道缺陷检测方面识别正确率较低的缺点,在FasterR-CNN算法基础上,利用聚类分析方法改进候选区域设置,提出一种优化的排水管道缺陷检测模型...

论文摘要无人机对地面目标的自主检测是智能巡航中至关重要的问题。近年来随着深度学习的崛起,卷积神经网络被尝试应用在目标识别领域。论文应用深度可分离的卷积结构设计了适用于无人机行人...

论文摘要滚动轴承是机械设备中的重要组成部分,因其故障种类繁多,例如故障位置可能出现在轴承的内圈、外圈或者滚动体,故障的尺度又深浅不一,并且其工作环境往往在强噪声背景下,所以传统...

论文摘要电力设备锈迹目标的识别在电力安全方面具有极高的应用价值,但是锈迹具有大小、形状不规则等特点,利用传统的机器学习算法检测效率和准确率不高.针对这一问题,研究分析锈迹特点,...

论文摘要针对遥感图像飞机目标检测问题,探讨了深度卷积神经网络模型FasterR-CNN在遥感图像中对飞机目标检测的应用。针对训练样本不足的问题,构建了Airplane-2018...

论文摘要交通路口的信号控制是缓解交通拥堵压力、提高出行效率并减少安全事故的重要手段。交通控制系统是一个复杂的不确定系统,并具有非线性结构。传统的控制方法,如建模实现信号控制方法...

论文摘要随着经济和社会的发展,发电量和用电量逐年上升;安全的电力保障关系到国计民生,在常年的使用过程中,由于电力传输的输电线路受到外界环境的影响,使得输电线路部件容易出现不同程...

论文摘要铁路检测、监测领域产生海量的图像数据,基于图像场景进行分类对图像后续分析、管理具有重要价值.本文提出一种结合深度卷积神经神经网络DCNN（DeepConvolution...

论文摘要依托物联网技术的智能家居面临多重信息安全风险,现有智能家居入侵检测方案存在难以处理大量高维度数据、检测率低、误检率高、依赖经验确定网络层数等问题。提出一种融合深度学习与...