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基于YOLO2和ResNet算法的监控视频中的人脸检测与识别被引量：26: 1; 作者朱超平杨艺《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2018年第8期170-175,共6页; 针对监控环境下的人脸识别比较问题,提出一套基于深度学习的检测识别方法,利用YOLO2算法和Res Net算法完成监控视频中的人脸监测和识别。检测部分采用速度较快的YOLO2算法,识别部分采用准确率较高的Res Net算法。利用WIDER FACE人脸检... 展开更多; 关键词深度学习快速检测人脸识别 YOLO2算法 resnet算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于YOLO-v5和ResNet的舱底水液位识别算法被引量：4: 2; 作者王坤房玉吉 +2 位作者刘华龙刘帅余淞洋《船海工程》北大核心 2020年第6期39-43,共5页; 针对船舶破损浸水后无法快速识别的问题,提出一种基于YOLO-v5和ResNet算法的舱底水液位识别算法,测试结果显示,该方法的准确率和响应速度基本达到实际使用需求,随着训练样本数量增加,该舱底水液位识别算法的精度将继续提高,并具备在船... 展开更多; 关键词 YOLO-v5算法 resnet算法图像识别液位识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进ResNet玉米种子分类方法研究被引量：19: 3; 作者吕梦棋张芮祥 +1 位作者贾浩马丽《中国农机化学报》北大核心 2021年第4期92-98,共7页; 针对传统人工挑选存在误差大、效率低等问题,提出一种基于ResNet网络的细粒度图像分类方法对玉米种子进行精确分类。首先,针对玉米种子特征建立图像采集平台并对采集到的图片进行图像预处理,然后,构建基于ResNet的玉米种子的分类模型并... 展开更多; 关键词玉米种子分类机器视觉特征提取 resnet算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的人工智能设计决策模型被引量：34: 4; 作者王亚辉余隋怀 +4 位作者陈登凯初建杰刘卓王金磊马宁《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2467-2475,共9页; 为了消除设计决策者决策偏好对产品开发的影响,进一步提升设计决策效率,提出了ResNet人工智能设计决策模型。该模型基于人工智能思想,构建了基于产品造型语义的设计历史方案数据集,并对该数据集进行了产品造型语义标注。通过深度残差学... 展开更多; 关键词深度学习人工智能设计决策设计语义 resnet算法产品开发; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于YOLO2和ResNet算法的监控视频中的人脸检测与识别被引量：26: 1; 作者朱超平杨艺; 机构重庆工商大学计算机科学与信息工程学院重庆市检测控制集成系统工程重点实验室; 出处《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2018年第8期170-175,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61502063) 重庆工商大学自然科学基金资助项目(1751043); 文摘针对监控环境下的人脸识别比较问题,提出一套基于深度学习的检测识别方法,利用YOLO2算法和Res Net算法完成监控视频中的人脸监测和识别。检测部分采用速度较快的YOLO2算法,识别部分采用准确率较高的Res Net算法。利用WIDER FACE人脸检测数据库和CASIA_Webface数据库做验证性实验,实验结果表明:系统整体的实时性和准确率均可满足实际工程应用需要。; 关键词深度学习快速检测人脸识别 YOLO2算法 resnet算法; Keywords deep learning rapid detection face detection YOLO2 algorithm resnet algorithm; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于YOLO-v5和ResNet的舱底水液位识别算法被引量：4: 2; 作者王坤房玉吉刘华龙刘帅余淞洋; 机构海装沈阳局驻大连地区第一军事代表室中国舰船研究设计中心; 出处《船海工程》北大核心 2020年第6期39-43,共5页; 基金国家某部委基金资助项目。; 文摘针对船舶破损浸水后无法快速识别的问题,提出一种基于YOLO-v5和ResNet算法的舱底水液位识别算法,测试结果显示,该方法的准确率和响应速度基本达到实际使用需求,随着训练样本数量增加,该舱底水液位识别算法的精度将继续提高,并具备在船舶损害管制系统中应用的可能。; 关键词 YOLO-v5算法 resnet算法图像识别液位识别; Keywords YOLO-v5 algorithm resnet algorithm image recognition liquid level identification; 分类号 U665.261 [交通运输工程—船舶及航道工程] TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进ResNet玉米种子分类方法研究被引量：19: 3; 作者吕梦棋张芮祥贾浩马丽; 机构吉林农业大学信息技术学院; 出处《中国农机化学报》北大核心 2021年第4期92-98,共7页; 基金国家自然科学基金-联合基金(U19A2061)。; 文摘针对传统人工挑选存在误差大、效率低等问题,提出一种基于ResNet网络的细粒度图像分类方法对玉米种子进行精确分类。首先,针对玉米种子特征建立图像采集平台并对采集到的图片进行图像预处理,然后,构建基于ResNet的玉米种子的分类模型并优化整个网络,输入玉米种子图像输入到模型中进行训练,直到得到权值最好的分类模型,相同条件下还比较VGG-13、AlexNet以及ResNet-50的结果。试验表明:本文提出的卷积神经网络的识别精度和识别时间与VGG-13、AlexNet以及ResNet-50相比都得到一定的提升。经过改进ResNet算法对大、中、小种子的识别率分别为96.4%、93.5%、92.3%高于VGG-13、AlexNet以及ResNet-50三种算法。; 关键词玉米种子分类机器视觉特征提取 resnet算法; Keywords classification of maize seeds machine vision feature processing resnet; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的人工智能设计决策模型被引量：34: 4; 作者王亚辉余隋怀陈登凯初建杰刘卓王金磊马宁; 机构西北工业大学陕西省工业设计工程实验室陕西科技大学设计与艺术学院; 出处《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2467-2475,共9页; 基金国家重点研发专项资助项目（2017YFB1104205）高等学校学科创新引智计划资助项目（B13044）~~; 文摘为了消除设计决策者决策偏好对产品开发的影响,进一步提升设计决策效率,提出了ResNet人工智能设计决策模型。该模型基于人工智能思想,构建了基于产品造型语义的设计历史方案数据集,并对该数据集进行了产品造型语义标注。通过深度残差学习网络算法(ResNet)对数据集进行不断训练来提高设计决策的准确度,将一般设计决策问题转化为设计方案图像的语义识别问题,最大限度地消除了决策者决策偏好的影响。通过起重机造型设计决策实例,验证了ResNet人工智能设计决策算法的有效性和可行性。; 关键词深度学习人工智能设计决策设计语义 resnet算法产品开发; Keywords deep learning artificial intelligence design decision-making design semantic resnet algorithm product development; 分类号 U462.1 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于YOLO2和ResNet算法的监控视频中的人脸检测与识别	朱超平杨艺	《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心	2018	26	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于YOLO-v5和ResNet的舱底水液位识别算法	王坤房玉吉刘华龙刘帅余淞洋	《船海工程》北大核心	2020	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进ResNet玉米种子分类方法研究	吕梦棋张芮祥贾浩马丽	《中国农机化学报》北大核心	2021	19	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于深度学习的人工智能设计决策模型	王亚辉余隋怀陈登凯初建杰刘卓王金磊马宁	《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心	2019	34	在线阅读下载PDF 职称材料