技术总结范文    （一）技术总结范文：融合记忆网络在语音识别中的应用    随着人工智能技术的发展，语音识别技术也迅速发展并得到广泛应用。为了进一步提升语音识别的准确率，学术界提出了一种新的神经网络模型——融合记忆网络（FMN），并将其应用于语音识别领域。    该模型由长短时记忆网络（LSTM）和集成记忆模块构成。在集成记忆模块中，通...

基于卷积神经网络的医学图像识别与分类研究医学图像识别与分类是当今医学研究领域非常热门的话题，它为医生提供了便利，减轻了医生的工作负担。其中，最具普遍性的方法就是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。这种算法在医学图像分析中有着广泛的应用，准确率高、效果稳定，被广泛应用于CT扫描、MRI图像、皮肤病图像、X光等医学图像的分析。卷积神经网络是一种深度学习算法...

基于深度学习的声纳图像目标检测算法研究声纳技术在现代军事、海洋探测、威胁识别等领域应用广泛。其中声纳图像目标检测是声纳技术的重要分支之一。传统的声纳图像目标检测算法通过人工选择特征和设计分类器进行目标识别，其准确性和效率受限。然而，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的声纳图像目标检测算法越来越受到关注。本文将就此进行综述。一、声纳图像目标检测算法概述未识别的网络传统的声纳图像目标检测算法主要包括...

使用卷积神经网络进行视频内容识别的步骤与技巧随着互联网和数字媒体的快速发展，视频内容的识别和分类成为了一个重要的研究方向。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种强大的图像处理工具，也被广泛应用于视频内容识别领域。本文将介绍使用卷积神经网络进行视频内容识别的基本步骤和一些技巧。1. 数据准备在进行视频内容识别之前，首先需要准备好训练数据集。一个好的训...

基于卷积神经网络的遥感图像识别技术随着遥感技术的不断发展，人们对遥感图像的利用也变得越来越广泛。然而，如何准确、高效地对大量遥感图像进行处理和分析，仍然是一个硬伤。在这里，我们将介绍一种基于卷积神经网络的遥感图像识别技术，并探讨其应用和发展前景。一、遥感图像识别技术的瓶颈遥感图像是用各种遥感器拍摄、获取的地面或大气等观测数据的图像化结果。这些图像通过遥感技术能够从地球表面提取各种信息，在农业、城市...

第45卷第3期2022年5月河北农业大学学报JOURNAL OF HEBEI AGRICULTURAL UNIVERSITYVol.45 No.3May 2022基于改进YOLOv4模型的自然环境下梨果实识别马 帅，张 艳，周桂红，刘 博（河北农业大学 信息科学与技术学院 / 河北省农业大数据重点实验室，河北 保定 071001）摘要：针对自然环境下梨果实识别场景中存在梨果实颜与背景颜相近、遮...

基于卷积神经网络的文字识别与分割技术研究文字识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向之一，其应用范围广泛，包括自然场景文字识别、身份证号码识别、银行卡号码识别等。而文字分割则是指将图像中包含的文字和背景进行有效的分割，以便识别特定的文字。近年来，卷积神经网络（CNN）在文字识别和分割领域得到了广泛应用，其主要优势在于可以自动提取图像特征，并且具有高度的鲁棒性和适应性。本文将从文字识别和分割两个方向...

变分自编码神经网络在人脸识别中的应用变分自编码神经网络（VAE）是一种有效的生成模型，能够对高维数据进行压缩和重建。在人脸识别领域，VAE已经被广泛应用于人脸图像的生成和重建。本文将着重介绍VAE在人脸识别中的应用，包括VAE的基本原理、如何应用VAE进行人脸生成和重建，以及VAE在人脸识别中的优势和不足。VAE的基本原理VAE是一种生成模型，可用于生成一组具有类似于训练数据的样本。VAE的基本原...

使用卷积神经网络实现人脸识别随着科技的快速发展，机器学习已经成为了当今社会的热门话题。其中，人脸识别技术是机器学习领域中最实用的技术之一。人脸识别技术能够将人脸图像与已知的人脸库进行比对，用以识别出人脸图像所对应的人物身份信息。由于其具有高度自动化和高准确率的特点，人脸识别技术在现代社会中被广泛应用于安全监控、考勤签到、金融交易等领域。本文将介绍如何通过卷积神经网络实现人脸识别技术，为读者带来全新...

人工智能技术在图像识别中的应用分析未识别的网络一、引言随着人工智能技术不断地发展，其在图像识别领域的应用也越来越广泛。在这个时代，我们没有必要再依靠人力去完成复杂的图像识别任务。人工智能技术已经成为处理海量图像数据的首选工具。本文将对人工智能技术在图像识别中所具有的应用进行分析。二、人工智能技术在图像识别中的应用1.卷积神经网络卷积神经网络是人工智能技术中最常用的图像处理工具之一。卷积神经网络能够...

卷积神经网络在图像识别中的应用近年来，随着计算机科学的发展，卷积神经网络成为了图像识别领域的重要一员。卷积神经网络是一种人工神经网络，主要用于处理具有网格状结构的数据，例如图像和语音。在图像识别中，卷积神经网络已经取得了很大的成功。一、卷积神经网络的原理卷积神经网络是一种前馈神经网络。它的主要特点是使用卷积层来学习图像中的特征，并通过池化层减少特征数量。卷积神经网络的原理可以简单描述如下：1. 卷...

未识别的网络一种基于卷积神经网络的水厂反无人机系统的研究一种基于卷积神经网络的水厂反无人机系统的研究摘要：水厂是国民经济的重要组成部分，在维护其正常运行的过程中，因为物质的存在，无人机的威胁不断增加。传统反无人机方法依靠人工巡逻或雷达监测等方式，效率低、成本高。基于卷积神经网络的反无人机系统因其自适应性、高准确率、实时性和实用性等特点日益被人们关注。本文介绍了一种基于卷积神经网络的水厂反无人机系统...

构建基于神经网络的图像识别模型近年来，随着人工智能的迅速发展，图像识别技术也得到了质的提升。在许多领域中，图像识别技术的应用不断拓展和深化，如医学影像诊断、人脸识别、自动驾驶等。其中，基于神经网络的图像识别模型成为了目前最为常用的方法之一。构建基于神经网络的图像识别模型是一个复杂而又庞大的系统工程，需要对神经网络的结构和算法进行深入研究和优化，同时需要处理大量的图像数据，进行数据预处理和模型训练等...

基于双向循环神经网络的图像识别技术研究近年来，随着人工智能技术的不断发展和普及，图像识别技术在众多行业中得到了广泛的应用和发展。特别是基于双向循环神经网络的图像识别技术，更是被誉为目前最流行和最先进的图像识别技术之一。一、什么是双向循环神经网络双向循环神经网络（Bidirectional Recurrent Neural Network，BRNN）是一种神经网络结构，相比于传统的单向循环神经网络（...

基于神经网络的动物识别技术研究近年来，神经网络技术在多个领域都得到了广泛应用，其中包括动物识别领域。随着人们对野生动物保护意识的增强，对于动物的识别和保护工作也越来越得到重视。传统的动物识别方式是通过手动对动物特征进行标注，而这种方式较为耗时、费力，也容易出现误差。而基于神经网络的动物识别技术则能够大大提升识别的准确性和效率。一、神经网络的基础原理未识别的网络神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功...

基于深度学习的图像伪造检测技术研究随着互联网时代的到来，图像在我们生活中的应用日益广泛，从新闻媒体到社交网络，从影视娱乐到广告宣传，都需要使用大量的图片作为表达与传播的媒介。然而，这些图片也在不断地被修改和伪造。有时候，图像伪造是出于善意的美化、修饰和补充；但更多情况下，则是出于恶意的谎报、欺骗和。在这个背景下，图像伪造检测的技术显得越来越重要。本文将重点介绍目前研究比较专业和成熟的基于深度学...

基于卷积神经网络的图像分割与识别技术研究随着数字化时代的到来，图像的处理与识别技术已经越来越成为一种必要的技能。而基于卷积神经网络的图像分割与识别技术也是其中一种非常重要的技术。一、卷积神经网络的基础知识卷积神经网络是一种深度学习技术，是近年来最重要的一种图像处理方法。它的主要特点就是具有自动学习的能力，可以通过大量的训练数据自动进行特征提取，形成输出结果。这些输出结果通常用于图像分类、物体识别和...

基于卷积神经网络的图像分类与识别技术研究随着科技的不断进步和人们对高质量图像的需求越来越迫切，图像分类和识别技术已经成为了计算机视觉领域一个广受关注的研究方向。其中，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的图像分类和识别技术因其高效性和准确性而备受瞩目。本文将为大家介绍基于卷积神经网络的图像分类和识别技术。一、图像分类和识别技术概述图像分类和识别技术是...

浅层神经网络在图像分类中的应用随着人工智能技术的迅速发展，浅层神经网络在图像分类中的应用也日益受到关注和重视。浅层神经网络是一种简单的神经网络结构，它具有较低的计算复杂度和较高的模型训练速度。在图像分类中，浅层神经网络的应用可以实现高效、准确的图像分类。一、浅层神经网络的原理浅层神经网络是一种基础的神经网络结构，它只有一层隐藏层。该结构由输入层、隐层和输出层三部分组成。输入层接收原始数据，隐层对输...

未识别的网络基于卷积神经网络的图像识别与分类研究随着互联网的普及以及图片的大量上传，图像识别和分类成为了当前热门的研究领域之一。卷积神经网络是一种深度学习的模型，能够自动提取图像中的特征，并进行分类。本文将探讨基于卷积神经网络的图像识别与分类的研究。 1. 图像识别与分类的背景与意义图像识别与分类是指将数字化的图像自动分成不同的类别，是计算机视觉领域的研究重点之一。图像识别和分类可以应用于各种领域...

基于卷积神经网络的图像识别算法设计随着计算机技术的不断发展，图像识别技术越来越成熟，成为各个领域应用的重要一环。在图像识别技术中，卷积神经网络被认为是一种非常有效的算法，其核心思想是模拟脑神经元的卷积、池化和非线性激活等过程。本文将就基于卷积神经网络的图像识别算法进行探讨。一、卷积神经网络的基本原理卷积神经网络是一种用于识别图像、视频、语音和文本等信息的深度学习算法。它包含了多个卷积层、池化层和全...

深度学习在图像识别中的成功应用深度学习作为人工智能领域的一个分支，已经在近年来得到广泛的应用和发展。特别是在图像识别领域，深度学习的应用已经取得了重大的突破和成就。本文将从深度学习的基本概念入手，介绍其在图像识别中的成功应用，并探讨其中的一些技术原理和挑战。一、深度学习的基本概念深度学习是一种机器学习的方法，其基本思想是通过多层次的神经网络来实现对复杂数据进行自动化的学习和识别。神经网络由多个神经...

基于卷积神经网络的图像识别算法实现近年来，随着人工智能技术的不断发展和完善，使得机器可以像人一样进行语音、图像等数据的处理和识别。其中，图像识别技术的应用逐渐被广泛关注。那么，如何使用基于卷积神经网络的图像识别算法来实现图像识别呢？一、卷积神经网络卷积神经网络是一种深度学习算法，由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层主要负责特征提取，池化层可以对特征进行降维处理，全连接层用于输出分类结果。二、...

基于卷积神经网络与特征融合的天气识别方法    基于卷积神经网络与特征融合的天气识别方法    摘要：随着科技的不断进步，天气识别在交通、农业、气象预测等领域起着至关重要的作用。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）与特征融合的天气识别方法。首先，我们根据天气图像的特征，提取出多个天气特征向量。然后，将这些特征向量输入到卷积神经网络中进行训练和识别。最后，...

基于人工神经网络的图像识别技术随着科学技术的不断进步，人工智能已经成为了一个不可忽视的领域。在人工智能的应用中，图像识别技术被广泛使用，其应用范围包括智能安防、无人驾驶、医学检查等。而基于人工神经网络的图像识别技术，是人工智能图像识别技术的一种重要形式。本文将就基于人工神经网络的图像识别技术展开阐述。一、人工神经网络人工神经网络（artificial neural network）可以看做是生物神...

基于卷积神经网络的人脸识别研究与实现    基于卷积神经网络的人脸识别研究与实现    一、引言    随着人工智能技术的迅猛发展，人脸识别技术正逐渐渗透到我们的日常生活中。它已广泛应用于安防、金融、教育、社交娱乐等领域。而人脸识别的核心技术之一就是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。本文旨在...

基于神经网络的手写数字图像识别手写数字图像识别是一项具有挑战性的技术领域，它涉及到识别数字手写笔迹的能力。在过去的几十年里，许多学者、研究人员和开发者都致力于开发出更加准确、高效、稳定的手写数字图像识别系统。近年来，随着深度学习技术的日益成熟，越来越多的研究人员开始尝试基于神经网络的手写数字图像识别技术。与传统方法相比，基于神经网络的手写数字图像识别技术可以更好地处理复杂的特征、提升识别准确率和速...

使用卷积神经网络CNN进行图像识别在当代科技发展的时代背景下，图像识别技术的应用越来越广泛，在人脸识别、自动驾驶、安防监控等领域都有着重要的地位和作用。而卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种深度学习模型，已经成为图像识别领域的热门算法，并在多个任务中表现出。本文将重点探讨如何使用卷积神经网络CNN进行图像识别。一、卷积神经网络简介卷积神经网络（...

人工智能及识别技术本栏目责任编辑：唐一东基于卷积神经网络的古文字识别系统设计与实现陈盈祾，潘玉霞（三亚学院信息与智能工程学院，海南三亚572000）摘要：古文字作为中国上下五千年以来的使用文字，记录了我国从古至今的文化发展历史，对于我国的历史文化研究具有十分重要的作用。对古文字的识别能够将那些珍贵的文献材料转换为电子文档，便于这些珍贵文献材料的保存和传播。该文将深度学习中经典的卷积神经网络技术应用...

基于神经网络的混凝土裂缝识别方法研究一、引言混凝土是建筑业中最常见的材料之一，但是由于其自身的特性和外界环境的影响，混凝土往往会出现裂缝，这些裂缝会严重影响混凝土的强度和耐久性，甚至影响到整个建筑物的安全。因此，混凝土裂缝的识别和分析对于建筑工程的安全和质量控制至关重要。传统的混凝土裂缝识别方法主要是通过人工观察和测量，这种方法耗时耗力，且精度较低。而随着计算机技术的发展，基于图像处理和机器学习的...