简介:摘要:随着大数据时代的到来和计算机能力的提升,传统的目标检测方法难以处理庞大的图像数据以及无法满足人们对目标检测精度和速度上的要求,而卷积神经网络具有强大的特征学习能力,突破了传统目标检测方法的瓶颈,基于卷积神经网络的图像目标检测技术在诸多领域掀起了新的应用热潮。首先,文中介绍了卷积神经网络在目标检测任务上的优越性;其次,梳理了基于卷积神经网络的图像目标检测在医学、工业、农业领域中的典型应用,并对其中几种典型卷积神经网络的结构进行归纳总结分析;最后,讨论了目标检测的应用方面仍然存在的问题,并对基于卷积神经网络的图像目标检测应用的未来研究发展方向进行展望。
简介:摘要当前高速公路的交通量呈明显的递增趋势,并且我国的自然环境条件十分复杂,在高强荷载和复杂环境的作用下,高速公路的病害特别是路面病害日益增多,因此我国通过建立路面管理系统为高速公路网的养护管理提供一个核心的平台。但是由于我国的路面管理系统建立时间很短,对于经验的总结和设备的先进程度仍然处在低水平线上。所以提高路面管理的现代化、科学化及智能化称为当下十分重要的科研努力方向。本文基于MATLAB的BP神经网路预测模型的分析,以加强路面管理数据分析的行为能力为目的,采用科学的管理理论及模糊数学的分析方法,为路面管理人员提供准确的路面使用性能的评测,尤其是本文提出一种自主学习且容错率较高的数学分析方法,这对于路面管理系统的数据采集、分析、评估,甚至对于整个高速公路网及社会经济的长期稳定发展具有很重要的理论和现实意义。