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基于深度学习的目标检测研究与应用综述
吕璐;程虎;朱鸿泰;代年树
DOI: 10.16257/j.cnki.1681-1070.2022.0114
摘要
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2232
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(2133KB)(
488
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可视化
基于深度学习的目标检测算法相较于传统的目标检测算法来说,对复杂场景的稳健性更强,是当前研究的热点方向。根据基于深度学习的目标检测算法的流程特点将其分为两阶段目标检测算法和单阶段目标检测算法,着重介绍了部分经典算法所解决的问题及其优缺点,并梳理了其在工业界的应用情况,最后对其仍存在的问题进行了讨论,对未来可能的发展趋势进行了展望。
参考文献
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多维度评价
2022年第22卷第1期 pp. 010307
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基于卷积神经网络的图像分类及应用
王彬;高嘉平;司耸涛
DOI: 10.16257/j.cnki.1681-1070.2021.0512
摘要
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287
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(25150KB)(
282
)
可视化
当前的目标检测在更换检测目标时就必须重新训练卷积神经网络模型,这使得更换检测目标花费时间变多,训练成本增加,且人员对模型的了解程度也提高。针对此问题提出了运用卷积神经网络图像分类的方法,首先对检测目标的各个检测状态进行分类,然后运用卷积神经网络图像分类模型对输入图像实时进行图像分类,最后通过分类出来的图像类别来判断检测目标的状态。实验结果表明,该方法能快速更换检测目标,检测准确性可以提高至99.9%,同时对训练成本和人员的技术要求也大幅降低。
参考文献
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多维度评价
2021年第21卷第5期 pp. 050503
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基于有限元分析和机器学习的跌落所致封装结构力学行为预测
张筱迪,毛明晖,卢昶衡,王文武,贾冯睿,龙旭
DOI: 10.16257/j.cnki.1681-1070.2021.0201
摘要
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475
)
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(5200KB)(
346
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可视化
目前电子封装行业中,在进行封装结构力学可靠性研究时需要开展大量的有限元仿真分析,存在仿真模型建模流程复杂且计算过程漫长的常见问题。鉴于此方面的技术瓶颈,首先使用ABAQUS有限元软件对封装结构跌落过程动力响应进行数值模拟并获取特征候选值,建立了4×3的以抗跌落可靠性评估的关键特征变量为输入特征值和以应力和等效塑性应变为输出特征值的数据组。在有限元分析结果基础上,应用相关性驱动神经网络的机器学习方法对数据组进行训练,进而得到相应预测模型。最后,通过与数值模拟结果进行对比,验证了所提出神经网络预测结果与有限元模拟结果具有很好的吻合度。结果表明,基于有限元仿真模型的机器学习方法,在预测封装结构复杂工况下力学性能可靠性方面具有巨大的潜力。
参考文献
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多维度评价
2021年第21卷第2期 pp. 020204
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人工神经形态器件发展现状与展望
张玲;刘国柱;于宗光
DOI: 10.16257/j.cnki.1681-1070.2021.0601
摘要
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888
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(7810KB)(
681
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可视化
随着信息化时代的发展,大数据、物联网、云计算、5G通信、人工智能等技术的应用对计算速度和计算能效提出了更高的要求。传统的冯·诺依曼计算架构因存算分离引发“存储墙”和“功耗墙”问题而不再满足智能大数据应用场景快、准、智的响应需求。综述了人工神经形态器件与电路的国内外发展概况,主要包括两种技术路线,一种是基于传统成熟CMOS技术的SRAM或DRAM构建,其原型器件在信息存储方面属于易失型;另一种是基于非易失性FLASH器件或新型存储器件或新材料构建。最后,对人工神经形态器件的未来发展进行了总结与展望。
参考文献
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多维度评价
2021年第21卷第6期 pp. 060101
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基于FPGA的车牌定位系统研究
*
谢杰;陈政;傅建军
DOI: 10.16257/j.cnki.1681-1070.2022.0109
摘要
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1103
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(4222KB)(
225
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可视化
针对基于边缘检测的车牌定位算法易受天气、污泥等复杂背景干扰的问题,采用边缘检测与形态学相结合的方式,提出了一种车牌定位算法,提高了车牌定位的准确度。FPGA器件具有灵活扩展、便于移植的特点,基于FPGA器件,采用流水线技术与并行策略,实现了车牌定位系统,提高了系统的定位速度。实验结果显示,系统定位准确率可以达到98.9%,且每一张车牌定位的时间为1.2 ms,具有实用性。
参考文献
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多维度评价
2022年第22卷第1期 pp. 010502
结合《电子与封装》2021—2022年出版的相关文章及在知网的最新下载TOP,特整理5篇“人工智能”优秀论文。
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