基于Yolov2深度学习网络的车辆检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.算法理论概述 车辆检测是计算机视觉领域中的一个重要问题。它在自动驾驶、智能交通系统、交通监控以及车辆计数等应用场景中起着至关重要的作用。近年来,深度学习在图像识别领域取得了显著的成果,其中基于卷积神经网络(CNN)的车辆检测方法成为了研究的热点。 3.1. 卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络是一类深度学习模...

基于FasterRCNN深度学习网络的车辆检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.算法理论概述 车辆检测是计算机视觉和人工智能领域的重要研究方向,它在交通管理、智能驾驶和安防等领域具有广泛的应用。Faster R-CNN是一种常用的目标检测算法,结合了深度学习和区域建议技术,能够高效地检测出图像中的车辆目标。 1、数学原理: Faster R-CNN是一种基于深度学习的目标检测算法,由Ross ...

基于DNN深度学习网络的OFDM+QPSK信号检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 正交频分复用(OFDM)是一种多载波调制技术,已经广泛应用于数字通信领域。OFDM信号检测是接收端的关键问题之一,目的是将接收到的OFDM信号恢复为原始数据。由于OFDM信号具有高带宽效率、抗多径衰落等特点,可以在高速移动环境下实现高速数据传输。但是,OFDM信号的检测存在一些困难,例如频率偏移、信道估...

基于Mask-RCNN深度学习网络的人员检测算法matlab仿真
1.算法理论概述 基于Mask-RCNN深度学习网络的人员检测算法是一种用于检测图像中人员目标的方法。该算法结合了目标检测和实例分割的能力,能够准确地定位人员目标并生成像素级的掩膜。Mask-RCNN是一种基于深度学习的目标检测算法,它是在Faster-RCNN的基础上进行扩展的。Mask-RCNN通过添加一个Mask Head网络来预测每个候选框的语义分割掩码,从而实现目标的精确分割和识别。M....

基于RCNN深度学习网络的交通标志检测算法matlab仿真
1.算法理论概述 基于RCNN(Region-based Convolutional Neural Network)深度学习网络的交通标志检测算法的MATLAB仿真。该算法通过使用深度学习网络进行目标检测,针对交通标志的特点和挑战,设计了相应的实现步骤,并分析了实现中的难点。通过本文的研究,可以进一步理解和应用基于深度学习的交通标志检测算法。 交通标志检测在智能交通系统和驾驶辅助系统中具...

基于Fast-RCNN深度学习网络的交通标志检测算法matlab仿真
1.算法理论概述 Fast-RCNN是一种基于深度学习的目标检测算法,可以用于检测图像中的目标物体。交通标志检测是交通场景下的一项重要任务,它可以在道路上的交通标志被遮挡或损坏时提供帮助。基于Fast-RCNN深度学习网络的交通标志检测算法可以对交通场景下的图像进行检测,从而实现对交通标志的自动检测和识别。该算法可以应用于自动驾驶、交通管理等领域。 该算法的实现步骤如下: 步骤1. 数据集准...

基于LSTM深度学习网络的疾病发作检测算法matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 长短期记忆网络(LSTM,Long Short-Term Memory)是一种时间循环神经网络,是为了解决一般的RNN(循环神经网络)存在的长期依赖问题而专门设计出来的,所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中,这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构,例如一个tanh层。 长...

m基于图像灰度共生矩阵纹理提取和GRNN神经网络的人口密度检测算法matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2013b仿真结果如下:2.算法涉及理论知识概要 灰度共生矩阵,指的是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用方法。 [1] 1973年Haralick等人提出了用灰度共生矩阵来描述纹理特征。由于纹理是由灰度分布在空间位置上反复出现而形成的,因而在图像空间中相隔某距离的两像素之间会存在一定的灰度关系,即图像中灰度的空间相关特性。通常计算灰度共生矩阵的方向取...

m基于HOG特征提取和GA优化GRNN网络的交通标志检测和识别算法matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下:2.算法涉及理论知识概要2.1 遗传算法 遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”,在算法中也即是以二进制编码的串。并且,在执行遗传算法之前,给出一群“染色体”,也即是假设解。然后,把这些假设解置于问题的“环境”中,并按适者生存的原则,从中选择出较适应环境的“染色体”进行复制,再通过交叉,变异过程产生更适应环境的新一代“染色体”群。这样,一代...

m基于简化后的轻量级yolov4深度学习网络农作物检测算法matlab仿真
1.算法描述 YOLOv4 的深层网络包括 SPP 模块、PANet 模块、YOLO Head 模块和部分卷积,其主要作用是加强目标特征提取并获取预测结果。SPP 模块的输入端和输出端各连接一个三次卷积块,每个三次卷积块包含 2 个 1×1 卷积和 1 个 3×3 卷积。 PANet 模块包含特征层堆叠、上采样和下采样,每次堆叠后连接一个五次卷积块,每个五次卷积块包含 3 个 1×1 卷积...

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