特征提取文章進(jìn)入特征提取技術(shù)社區(qū)

基于機(jī)器視覺(jué)的帶鋼焊縫定位

提出了一種基于機(jī)器視覺(jué)的帶鋼焊縫檢測(cè)與定位技術(shù)，在原CenterNet算法的基礎(chǔ)上增加旋轉(zhuǎn)角度的回歸實(shí)現(xiàn)了旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測(cè)，并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)制作合適的數(shù)據(jù)集。為了進(jìn)一步提高模型的精度和魯棒性，分別引入了可變形卷積和金字塔分割注意力模塊，多組實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比表明，該方法能在精確率、召回率、F值和檢測(cè)速度上得到提升，滿(mǎn)足實(shí)際檢測(cè)的需求。
關(guān)鍵字：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 實(shí)例標(biāo)準(zhǔn)化特征提取算法 202212

　　王明全，胡芯暢，關(guān)欣然，李根旺　?。|北大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，遼寧沈陽(yáng) 110819）　　摘要：針對(duì)圖像處理技術(shù)在食品加工領(lǐng)域的應(yīng)用，提出了一種基于ZYNQ平臺(tái)的流水線食品外觀辨別檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。該系統(tǒng)采用FPGA+ARM架構(gòu)的ZYNQ-7000平臺(tái)實(shí)現(xiàn)，利用單目OV5640攝像頭進(jìn)行圖像采集，并將采集后的視頻圖像進(jìn)行預(yù)處理以及VDMA視頻圖像顯示，之后采用對(duì)射式光電開(kāi)關(guān)達(dá)到流水線上食品目標(biāo)的檢測(cè)目的，最后通過(guò)圖像測(cè)量方法提取食品特征。該系統(tǒng)解決了流水線上不規(guī)則食品外觀檢測(cè)辨別問(wèn)題，可應(yīng)用于食
關(guān)鍵字： 201906 ZYNQ 食品外觀檢測(cè) 計(jì)算機(jī)視覺(jué) 特征提取 OV5640

摘要：文章針對(duì)現(xiàn)在船用電機(jī)故障的主要問(wèn)題，介紹了基于小波分析原理的消噪和特征提取方法，結(jié)合LabVIEW平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了硬件和軟件資源的共享。其中，系統(tǒng)硬件由加速度傳感器、信號(hào)調(diào)理電路、數(shù)據(jù)采集卡和PC機(jī)組成;系統(tǒng)軟
關(guān)鍵字：小波分析 LabVIEW 特征提取故障檢測(cè)

語(yǔ)音識(shí)別是機(jī)器通過(guò)識(shí)別和理解過(guò)程把語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本文件或命令的高技術(shù)。作為專(zhuān)門(mén)的研究領(lǐng)域，語(yǔ)音識(shí)別又是一門(mén)交叉學(xué)科，它與聲學(xué)、語(yǔ)音學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、數(shù)字信號(hào)處理理論、信息論、計(jì)算機(jī)科學(xué)等眾多學(xué)科緊密
關(guān)鍵字：語(yǔ)音識(shí)別 DSP 特征提取帶通濾波隱馬爾科夫模型

摘要：乳腺癌是一種常見(jiàn)的惡性腫瘤，早期診斷和治療是降低乳腺癌死亡率的關(guān)鍵。腫塊是乳腺癌在X線圖像上的一個(gè)主要表現(xiàn)，本文提出了一種基于Kmean的乳腺腫塊檢測(cè)方法。
關(guān)鍵字： Kmean 腫塊檢測(cè) 特征提取 MIAS ROI 201311

摘要：本文研究了基于雙譜估計(jì)的漁探儀水下目標(biāo)信號(hào)的特征提取方法。利用高階譜來(lái)提取水下目標(biāo)特征能有效的抑...
關(guān)鍵字：漁探儀目標(biāo)雙譜特征提取

摘要：在振動(dòng)加速度檢測(cè)中，如果系統(tǒng)不能對(duì)傳感器連接狀態(tài)加以自動(dòng)區(qū)分，將正常連接狀態(tài)下的數(shù)據(jù)和異常連接狀態(tài)下...
關(guān)鍵字：加速度檢測(cè) 傳感器連接自動(dòng)識(shí)別特征提取

摘要：回顧了語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展歷史,描述了語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的基本原理,介紹了語(yǔ)音識(shí)別的幾種基本方法,并...
關(guān)鍵字：語(yǔ)音識(shí)別模式識(shí)別特征提取人機(jī)交互

1、引言　　故障特征提取是模擬電路故障診斷的關(guān)鍵，而模擬電路由于故障模型復(fù)雜、元件參數(shù)的容差、非線性、噪聲以及大規(guī)模集成化等現(xiàn)象使電路故障信息表現(xiàn)為多特征、高噪聲、非線性的數(shù)據(jù)集，且受到特征信號(hào)
關(guān)鍵字：模擬電路故障診斷方法特征提取

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