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基于深度卷积神经网络的井下人员目标检测.pdf下载
weixin_39821051
2021-10-06 21:11:42
基于深度卷积神经网络的井下人员目标检测.pdf , 相关下载链接:
https://download.csdn.net/download/jiebing2020/24820579?utm_source=bbsseo
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基于
深度
卷积神经网络
的
井下
人员
目标检测
.
pdf
《基于
深度
卷积神经网络
的
井下
人员
目标检测
》这篇文献深入探讨了如何利用
深度
学习技术,特别是
深度
卷积神经网络
(Deep Convolutional Neural Networks, DCNNs),来实现地下环境中
人员
的精确
目标检测
。这项工作对于...
基于神经网络方法的
井下
机械钻速研究.
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此外,随着
深度
学习的发展,更深层次的神经网络结构如
卷积神经网络
(CNN)和循环神经网络(RNN)等可能进一步提升预测性能,特别是在处理时间序列数据时。 综上所述,基于神经网络方法的
井下
机械钻速研究是利用现代...
基于双流神经网络的煤矿
井下
人员
步态识别方法.
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刘晓阳、刘金强和郑昊琳等研究
人员
提出了一种基于双流神经网络(Two-Stream Gait Network,简称TS-GAIT)的步态识别方法,以期克服
井下
环境因素带来的不利影响,从而提高煤矿
井下
人员
身份识别的准确性和效率。...
基于
深度
学习的下井
人员
安全状态快速检测算法研究.
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本文提出的基于
卷积神经网络
的下井
人员
安全状态快速检测方法,就是采用了YOLOv3网络进行安全帽、工作服、工作鞋的多类别目标识别。YOLOv3网络能够同时预测图像中多个目标的位置和类别,而检测的速度也很快,达到了28...
基于
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的径向复合油藏自动试井解释方法.
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(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种
深度
学习模型,它在图像识别、自然语言处理等领域表现出色,近年来也被引入到石油工程领域,特别是在油藏管理和试井解释方面。本文介绍的是一种利用CNN...
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