V3

作品数：1450被引量：3980H指数：28
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基于改进MobileNet V3模型的蜜源植物识别与分类
《安徽科技学院学报》2025年第2期75-81,共7页董梦婷 曹浩 赵天 赵旭 尚林薇 
安徽省协同创新项目(GXXT-2023-105)。
针对蜜源植物种类繁多及其复杂的外观特征,提出一种高效且准确的识别和分类方法,旨在提升蜜蜂授粉活动的生态效益以及蜂蜜生产的质量和效率。本文提出一种使用改进版轻量化模型MobileNet V3进行蜜源植物识别和分类的方法。通过数据融合...
关键词：卷积神经网络 注意力机制 精准农业 蜜源识别分类 数据集融合 
基于混合卷积-递归神经网络的共享单车出入流预测
《科学技术与工程》2025年第5期2127-2134,共8页贾现广 刘欢 冯超琴 吕英英 
国家自然科学基金(71961012)。
准确预测共享单车流量有助于优化共享单车的供需平衡,提高城市居民的出行便利性。为解决共享单车预测准确性不高以及时空特性捕捉不充分的问题,提出了一种混合卷积-递归神经网络(hybrid convolutional-recurrent neural network)Conv3D-...
关键词：城市交通 出入流预测 Conv3D-GRU 共享单车 时空特性 
基于改进MobileNet V3网络的桃子成熟度分级方法
《山东农业科学》2024年第11期148-155,共8页孔淳 陈诗瑶 冯峰 陈维康 刘鹏 孙博 王志军 
山东省自然科学基金项目“基于类重叠视角的类不平衡数据分类方法研究”(ZR2023MF098);山东省重大科技创新工程项目“现代果园智慧种植装备与大数据平台研发及示范应用”(2019JZZY010706)。
目前在我国桃业生产过程中主要采用基于主观经验的人工方式对桃子外观成熟度进行分级,该方式不仅效率较低,而且易受主观因素的影响,导致同一批次的桃子在成熟度等级上参差不齐,无法达到国际桃品销售中所要求的成熟度品级标准。针对上述...
关键词：桃子 外观成熟度分级 卷积神经网络 MobileNet V3 注意力机制 激活函数 
基于改进Mobilenet-V3的纽扣电池注塑盖缺陷检测识别
《工业控制计算机》2024年第11期42-44,共3页吴泽强 张祺 高学秋 
工业纽扣电池在生产过程中,不可避免会出现不良品。为解决人工挑拣效率低、漏检率高、成本高的问题,提出一种基于改进Mobilenet-V3网络的纽扣电池注塑盖缺陷检测模型。首先以Mobilenet-V3作为注塑盖缺陷特征提取的主干网络,对主干网络...
关键词：神经网络 Mobilenet-V3 CBAM注意力机制 图像识别 
改进DeepLab v3+模型下的梯田遥感提取研究
《智慧农业（中英文）》2024年第3期46-57,共12页张俊 陈雨艳 秦震宇 张梦瑶 张军 
国防科技工业局高分专项云南省政府综合治理深度应用与规模化产业化示范项目(89-Y50G31-9001-22/23);云南大学研究生科研创新基金(KC-22222840)。
[目的与意义]梯田作为农业生产的关键要素之一,其面积估算对于农业政策制定、土地规划和资源管理至关重要。为解决复杂的地形条件、种植环境导致传统遥感数据和监测方法难以开展梯田自动化提取问题,探索一种利用深度学习技术在高分辨率...
关键词：梯田提取 遥感 卷积神经网络 高分六号卫星 DeepLab v3+ 
基于GoogLeNet Inception V3模型的火电用钢金相组织智能识别
《材料导报》2024年第17期247-253,共7页张艳飞 张永志 公维炜 刘孝 卫志刚 
内蒙古电力科学研究院2022年自筹科技项目(2022-ZC-05);国家自然科学基金(52061037)。
火电机组用钢多为合金钢,金相组织复杂,且长期在高温高压环境下服役,存在组织老化等问题。金相检验人工识别易受主观因素影响,识别精度波动大,结果重复性差。利用金相检验图像,依据相关标准建立火电用钢金相组织数据集,并将其拆分为训...
关键词：金相组织 智能识别 深度学习 卷积神经网络 计算材料学 
基于改进InceptionV3算法的小麦杂质识别研究
《中国农机化学报》2024年第4期108-116,共9页林燕翔 沈印 李光林 
重庆市技术创新与应用发展专项重点项目(cstc2019jscx-gksbX0001)。
为解决传统人工识别小麦效率低、主观性高的问题,提出一种基于改进的CBAM-InceptionV3小麦杂质识别方法。搭建机器视觉在线检测平台采集动态图像数据,采用数据集增强、图像预处理和KS分类方法对小麦杂质图像进行处理;选用GoogLeNet、Res...
关键词：小麦杂质 卷积神经网络 分类识别 CBAM-InceptionV3 可视化 
基于改进轻量级SE-Yolov4的热轧钢表面缺陷检测方法被引量：1
《湖南科技大学学报（自然科学版）》2024年第1期80-86,共7页黄晓红 李静 董诗琪 王云阁 
河北省高等学校科学技术研究项目资助(ZD2020152);华北理工大学技术转移基金资助平台及推广项目资助(TG2018004);科技基础研究项目资助(JQN2019006)。
针对传统热轧钢表面缺陷检测存在的检测精度较低、检测速度较慢,传统机器学习检测存在检测速度慢、鲁棒性差等问题,提出一种基于改进轻量级SE-Yolov4热轧钢表面缺陷检测方法.Yolov4主干特征提取网络CSPDarknet53的每一层残差网络中嵌入S...
关键词：热轧钢 Yolov4 SENet 表面缺陷检测 卷积神经网络 MobileNet v3 
基于YOLO模型的堤坝管涌监测智能识别方法被引量：3
《水利水电科技进展》2024年第1期89-94,共6页陆公义 欧阳鹏 程赟 羌予践 华亮 
南通市市级社会民生科技重点项目(MS22021032)。
针对堤坝管涌现象的监测识别问题,提出一种基于YOLO模型的堤坝管涌识别方法。该方法通过引入改进的残差块及替换模型的激活函数来提升YOLO v3模型的网络性能,构建了基于堤坝管涌感兴趣区域提取的Piping YOLO模型来提取管涌感兴趣区域,...
关键词：堤坝管涌 感兴趣区域 YOLO v3模型 多权值神经网络 
基于改进CBAM-DeepLab V3+的苹果种植面积提取被引量：5
《农业机械学报》2023年第S02期206-213,共8页常晗 郭树欣 张海洋 张瑶 
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2023TC131)
为提高苹果种植区域的提取精度,提出了一种基于Sentinel-2和MODIS融合影像的CBAM-DeepLab V3+模型。影响苹果种植区域提取精度的主要因素包括遥感影像的质量以及语义分割模型的性能。从影像质量角度来看,采用基于时序的时空融合算法ESTA...
关键词：苹果种植面积提取 时空融合 卷积神经网络 DeepLab V3+ 语义分割 
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