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题名基于YOLOv5网络的野生动物智能识别与语义分类
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作者
李振雄
陈炜峰
周铖君
韩昕冉
王曦杨
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机构
南京信息工程大学自动化学院
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出处
《信息技术》
2025年第3期133-143,150,共12页
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文摘
对于野生动物的目标检测与识别,目前仍然存在诸多问题:如野生动物图片标签匮乏、人工采集野生动物图像工作过程单调且低效,利用深度学习方法检测识别野生动物应用较少且精度不高。文中选用YOLOv5神经网络,在图像的预处理阶段,采用归一化和灰度处理方法,增加图像细节,使模型在预测光照条件不均匀时也具有良好的效果;针对数据集尺寸变化较大的特点,采用K-means聚类分析,计算了合适的锚点值,提高了模型识别速度。结论表明,在自建数据集上,整体准确率达到了98.7%,在复杂的野外环境下,准确率达到了91.8%。
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关键词
深度学习
神经网络
目标检测
YOLO
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Keywords
deep learning
neural network
target detection
YOLO
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名支持手势交互的数据库技术研究挑战和进展
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作者
程春玲
刘杨俊武
王曦杨
印佳
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机构
南京邮电大学计算机学院
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出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2017年第1期19-25,共7页
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基金
国家自然科学基金(71301081
61403208)
+2 种基金
江苏省自然科学基金(BK20130877)
国家博士后基金(2014M551637)
江苏省博士后基金(1401046C)资助项目
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文摘
近年来,随着平板电脑、智能手机、Kinect体感交互设备等的迅速普及,自然交互方式越来越流行,开拓了数据库技术的一个新的研究方向。文中以手势交互为代表,分析了传统数据库在支持手势交互方式时面临的挑战,并从构建新的数据库范式角度,分类综述了用户交互意图的获取、手势语义建模、手势与SQL(Structured Query Language)的映射和手势交互的负载规律及数据库任务调度方法等4个方面的研究现状,最后指出了支持手势交互的数据库技术要解决的关键问题。
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关键词
自然交互
手势
数据库范式
负载优化
意图探索
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Keywords
natural interaction
gesture
database paradigm
workload optimization
intention exploration
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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