自动化与计算机技术

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采摘机器人果实识别与定位研究——基于双目视觉和机器学习
《农机化研究》2021年第11期239-242,共4页魏纯 李明 龙嘉川 
湖北省教育厅科学研究计划项目(B2020241)。
分析了双目视觉系统的工作原理及视觉标定方法,利用YOLO V2卷积神经网络算法实现对目标果实的识别,并对目标果实的空间定位进行了深入研究,设计了一套基于双目视觉和机器学习的采摘机器人果实识别与定位系统。在多次实际定位实验中,橘...
关键词:采摘机器人 双目视觉 YOLO 卷积神经网络 机器学习 识别与定位 
基于无线网络的采摘机器人控制系统设计
《农机化研究》2021年第10期191-195,共5页肖杨 管秀君 林楠 李超 
吉林省普通高校“十三五”高水平专业(群)建设项目(201756)。
以采摘机器人为研究对象,采用无线网络和Socket通信技术,以Exynos4412微处理器为载体,设计了一套基于无线网络的采摘机器人控制系统,可以实现对采摘机器人的远程控制。无线网络通信性能测试结果表明:后台控制中心系统向采摘机器人发送3...
关键词:采摘机器人 无线网络 SOCKET Exynos4412 远程控制 
基于计算机通信网络的农机实时协同导航系统研究
《农机化研究》2021年第10期206-209,共4页杜伯阳 
2019年度绍兴市教改重点项目(A8850.01.20.010)。
无线协同中继技术可以提高数据传输的速率及频谱效率,从而对抗信号衰落,提高系统的鲁棒性。近年来,无人机被使用到农业生产过程中,作业过程中自动导航技术对无人机作业的效率和质量具有重要的影响,但受到农机作业环境的影响,在无人机导...
关键词:农业机械 协同导航系统 无人机 计算机通信网络 
网络视听媒介传播下的古典音乐普及教育思考
《采写编》2021年第5期115-116,共2页翟纯钢 
截至2020年6月,我国网络视听用户规模达9.01亿,网民使用率为95.8%。2020年网民的娱乐需求持续转至线上,带动网络视听类应用使用率、用户规模进一步增长。网络视听媒介给古典音乐的传播带来了便利,众多音乐爱好者借助网络视听媒介延伸了...
关键词:网络视听媒介 古典音乐普及教育 
级联式生成对抗网络图像修复模型
《天津大学学报:自然科学与工程技术版》2021年第9期917-924,共8页何凯 刘坤 李宸 马希涛 
天津市自然科学基金资助项目(14JCQNJC01500).
为解决现有算法容易产生图像模糊或纹理失真的问题,提出了一种级联式生成对抗网络图像修复模型.该模型由粗化和优化生成子网络串联而成.在粗化生成网络中设计了一种并行卷积模块,由3层卷积通路和1个深层卷积通路并联组成,当网络层数较深...
关键词:图像修复 生成对抗网络 特征提取模块 残差模块 
基于生成对抗网络的虚拟试穿方法
《天津大学学报:自然科学与工程技术版》2021年第9期925-933,共9页张淑芳 王沁宇 
为了解决传统虚拟试穿方法存在的手臂遮挡与细节模糊问题,提升重建图像的视觉质量,提出一种基于生成对抗网络的虚拟试穿方法.通过纹理提取模块和残差样式编码模块提取服装细节信息,并结合人体表征输入与人物姿势来重建试穿图像,解决了...
关键词:图像重建技术 虚拟试衣 图像分析 生成对抗网络 
带有丢包的分布式网络系统的滚动时域融合估计策略
《复杂系统与复杂性科学》2021年第3期75-79,87,共6页范建明 薛斌强 
国家自然科学基金青年项目(61603205);中国博士后基金项目(2017M612205);青岛市博士后应用项目(2016022)。
针对具有随机丢包分布式网络系统的状态估计问题,提出了一种带有信息融合策略的滚动时域估计方法。系统中每个节点能够通过网络与相邻节点传输数据,并在丢包时利用零阶保持器采用上一时刻数据来补偿测量值。基于滚动优化原理,传感器节...
关键词:随机丢包 分布式网络系统 状态估计 滚动时域 
基于生成对抗网络的浮选加药过程建模
《湖南理工学院学报:自然科学版》2021年第3期1-8,共8页李希 胡文静 刘浪 易嘉闻 赵林 
湖南省自然科学基金项目(2019JJ40110,2019JJ40104);湖南省教育厅科学研究项目(18B349,19A201,20A214);湖南省研究生科研创新项目(CX20190932,CX20190930)。
针对矿物浮选过程中浮选药剂添加量与泡沫图像特征之间关系复杂且难以准确建模的问题,提出一种基于生成对抗网络的浮选加药过程智能建模方法.利用生成对抗网络的样本对抗思想,通过判别器计算加药过程中泡沫图像变化前后的特征差异,生成...
关键词:生成对抗网络 加药 泡沫浮选 泡沫图像 矿物浮选过程 
基于K-shell的超网络关键节点识别方法
《复杂系统与复杂性科学》2021年第3期15-22,共8页周丽娜 李发旭 巩云超 胡枫 
国家自然科学基金(61663041);青海科技计划项目(2018ZJ718)。
将K-shell指标扩展到超网络中,避免了超网络中超度较大、但位于超网络边缘位置的节点对挖掘关键节点带来的影响。由于K-shell方法的局限性,导致节点排序结果过于粗糙。针对这一问题,结合超度和K-shell(ks)值利用欧式距离公式提出识别超...
关键词:超图 超网络 关键节点 K-shell分解 k^(d)_(s) 
轮廓检测深度学习模型的多尺度特征解码网络
《广西科技大学学报》2021年第3期60-66,共7页张晓 林川 王蕤兴 
国家自然科学基金项目(61866002);广西自然科学基金项目(2020GXNSFDA297006,2018GXNSFAA138122,2015GXNSFAA139293);广西研究生教育创新计划项目(GKYC202005);广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2018KY0875,2021KY0357)资助.
轮廓检测旨在提取自然场景中目标形状以及区域与区域之间显著的分界线,是计算机视觉中的研究热点之一.近几年,基于卷积神经网络的轮廓检测模型取得了显著突破,这些模型由编码网络和解码网络两部分构成.编码网络一般采用现有的VGG16网络...
关键词:轮廓检测 卷积神经网络 解码网络 多尺度特征 计算机视觉 
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