基于MobileNet深度学习网络的活体人脸识别检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) ```classs = 2;% 创建一个图像数据存储对象imdsTrain,用于从名为"Data"的文件夹及其子文件夹中读取图像数据。% "...

基于深度学习的路面裂缝检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) ```for i = 1:16 % 遍历结构体就可以一一处理图片了 i if mod(i,4)==1 figure ...

基于yolov2深度学习网络的单人口罩佩戴检测和人脸定位算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.算法理论概述 基于YOLOv2(You Only Look Once version 2)深度学习网络的单人口罩佩戴检测和人脸定位算法是一种结合了目标检测与特征识别的综合性解决方案,主要用于自动检测图像或视频中人物是否佩戴口罩以及定位人脸的位置。YOLOv2作为第二代YOLO算法,相较于初代在速度和精度上有了显著提升...

基于yolov2深度学习网络模型的鱼眼镜头中人员检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 基于YOLOv2深度学习网络模型的鱼眼镜头中人员检测算法结合了YOLOv2的高效目标检测能力和对鱼眼镜头畸变的校正处理,以实现对鱼眼图像中人员的准确识别。YOLOv2(You Only Look Once Version 2)由Joseph Redmon等人提出,它在YOLOv1的基础上进行了多项改进,...

基于深度学习的停车场车辆检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 上图测试结果如下图所示: 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 随着城市交通管理和智慧停车系统的快速发展,停车场车辆检测已成为实现高效车位管理、智能计费的关键技术之一。深度学习,尤其是基于卷积神经网络(CNN)的目标检测技术,以其卓越的特征提取和模式识别能力,为停车场车辆检测提供了强大工具。 GoogLeNet是一种创新的深度卷...

m基于深度学习的64QAM调制解调系统相位检测和补偿算法matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 随着通信技术的飞速发展,高阶调制格式如64QAM在高速数据传输中得到了广泛应用。然而,由于信道失真、噪声干扰等因素,接收端往往面临相位偏移和信号失真等问题。为了解决这些问题,基于深度学习的相位检测和补偿算法应运而生。 2.1 64QAM调制解调原理 64QAM是一种高阶调制方式,它将每6个比特映射为一个复数符...

基于yolov2深度学习网络的视频手部检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览输入mp4格式的视频文件进行测试,视频格式为1080p@30. 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 近年来,深度学习在计算机视觉领域取得了显著成果,特别是在目标检测任务中。YOLO(You Only Look Once)系列算法作为其中的代表,以其高效和实时的性能受到广泛关注。YOLOv2,作为YOLO的改进版,通过一系列优化策略,进一步提...

m基于深度学习的32QAM调制解调系统相位检测和补偿算法matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 随着通信技术的飞速发展,高阶调制格式如32QAM(32-Quadrature Amplitude Modulation,32进制正交幅度调制)在高速数据传输中得到了广泛应用。然而,由于信道失真、噪声干扰等因素,接收端往往面临相位偏移和信号失真等问题。为了解决这些问题,基于深度学习的相位检测和补偿算法应运而生。 ...

m基于深度学习的16QAM调制解调系统相位检测和补偿算法matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 随着通信技术的飞速发展,高阶调制格式如16QAM(16-Quadrature Amplitude Modulation,16进制正交幅度调制)在高速数据传输中得到了广泛应用。然而,由于信道失真、噪声干扰等因素,接收端往往面临相位偏移和信号失真等问题。为了解决这些问题,基于深度学习的相位检测和补偿算法应运而生。 ...

m基于深度学习的QPSK调制解调系统相位检测和补偿算法matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 在数字通信中,正交相移键控(QPSK)是一种高效的调制方法,它能够在有限的带宽内传输更多的信息。然而,在实际通信过程中,由于信道噪声、多径效应等因素,接收到的QPSK信号可能会出现相位偏移,导致解调性能下降。为了解决这个问题,本文提出了一种基于深度学习的QPSK调制解调系统相位检测和补偿算法。该算法利用深度学习网络.....

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