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1.
针对雾霾天气下无人车行驶容易出现视野受限,导致防碰撞能力下降的问题,提出了一种基于VGGNet网络的深度卷积神经网络模型,通过反向传播算法不断调整模型的权重和偏置,对收集雾霾天气下的图像和相关数据进行处理,实现模型的训练和优化。实验结果表明,所提出的方法可以有效地提高无人车在雾霾天气下的防碰撞能力,达到了良好的效果。研究结果可以为无人车行业在特殊气候条件下的防碰撞提供了一种新思路和实现方法,具有一定的参考价值和应用前景。 相似文献
2.
3.
为了提高采摘机器人的作业质量,模仿英语移动教学交互式视音频技术,在采摘采摘机器人控制系统中引入了视音频交互技术,通过远程视频监测机器人的作业状态,然后利用声控技术对采摘机器人的作业姿态进行调整,实现了管理员和采摘机器人的视音频交互,可以有效地提高采摘机器人的作业质量,降低采摘机器人的故障率。为了验证方案的可行性,对采摘机器人自动化控制系统进行了测试,并引入了MIMO通信原理,以提高视音频信号传输的质量。测试结果表明:采摘机器人可以准确地识别远程端的声控信号,且根据指令信号动作的准确率较高,可以满足高精度采摘机器人的设计需求。 相似文献
4.
森林乡镇和森林村庄的建设是顺应“乡村振兴战略”的需要,是继续开展“美丽乡村”建设是巩固提升国家森林城市建设成果的需要,本文通过分析西宁市所辖县域内森林城镇和森林乡村创建指标体系现状,找出问题,并提出解决的对策,为建设森林城镇和绿色示范乡村提供参考。 相似文献
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6.
近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。 相似文献
7.
电商市场的快速兴起,不仅改变了传统营销模式,而且逐步延伸出一套全新的线上环境中消费者与市场的衔接方式,从而在一定程度上促进了市场供需架构的优化。网络团购能够最大化提升消费交易量,这种消费方式从无到有、从小到大的发展过程中,这些追求时尚且能够快速适应新鲜事物的大学生消费群体,其消费主张已直接影响市场走向。 相似文献
8.
9.
《拖拉机与农用运输车》2020,(2):50-50
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10.
网络科技的发展给人们带来了便捷高效服务的同时也导致了大量的个人信息的泄露。完善网络个人信息权的民法保护已成为当务之急。必须建立完善的民法体系,创造良好的网络环境。网络环境下个人信息的民法保护体现了法的价值、体现了对公共秩序的考量。明确网络个人信息的民法保护不仅有利于保护自然人的人身、财产利益,又有利于社会的进步、经济的发展。必然成为今后个人信息立法的趋势之一。 相似文献