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.....
m基于Yolov2深度学习网络的喝水行为检测系统matlab仿真,带GUI界面
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 深度学习是机器学习的一个子领域，其通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示，以发现数据的分布式特征表示。在深度学习中，神经网络是最常用的模型之一。神经网络通过模拟人脑神经元的连接方式，构建一个高度复杂的网络结构来学习数据的表示和特征。Yolov2（You Only Look Once, version 2）是一种...
基于yolov2深度学习网络的车辆检测算法matlab仿真,包括白天场景和夜晚场景
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深度学习网络的车辆检测是一种高效的目标检测算法，广泛应用于交通监控、自动驾驶等领域。YOLOv2是You Only Look Once（YOLO）系列算法的第二代，相较于第一代在速度和准确性上都有所提升。下面将详细介绍基于YOLOv2深度学习网络的车辆检测原理，包括白天场景和夜晚场景，并...
基于yolov2深度学习网络的血细胞检测算法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 血细胞检测是医学图像处理领域的重要任务之一，对于疾病的诊断和治疗具有重要意义。近年来，深度学习在医学图像处理领域取得了显著成果，尤其是目标检测算法在血细胞检测方面表现出了强大的潜力。 3.1YOLOv2算法原理 YOLOv2是一种实时目标检测算法，其核心思想是将目标检测任务转换为回归问题，通过单次前向...
基于yolov2深度学习网络的人员跌倒检测识别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 跌倒是一种常见的健康风险，特别是在老年人和患有某些疾病的人群中。及时检测跌倒并采取相应措施对于降低伤害风险至关重要。近年来，深度学习在图像处理和计算机视觉领域取得了显著进展，使得基于视频的人员跌倒检测成为可能。本文介绍了一种基于YOLOv2深度学习网络的人员跌倒检测识别方法，并详细阐述了其原理。YOLO系列...
基于yolov2深度学习网络的打电话行为检测系统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 打电话行为是一种常见的日常行为，但在某些场合下，如驾驶、会议等，打电话行为可能会带来安全隐患或影响工作效率。因此，研究一种能够实时检测打电话行为的方法具有重要意义。传统的打电话行为检测方法主要基于传感器或图像处理技术，但存在精度低、实时性差等问题。 3.1、YOLOv2网络原理 近年来，深度学习技术在...
基于yolov2深度学习网络的喝水行为检测系统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 喝水行为检测在日常生活、医疗健康等领域具有重要意义。传统的检测方法通常基于图像处理和计算机视觉技术，这些方法往往受到光照、背景等干扰因素的影响，难以实现准确检测。近年来，深度学习技术的发展为喝水行为检测提供了新的解决方案。 3.1、YOLOv2网络原理 YOLOv2是一种实时目标检测算法，其核心思想是将目...
基于深度学习的活体人脸识别检测算法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 基于深度学习的活体人脸识别检测算法是近年来计算机视觉和人工智能领域的研究热点。该算法结合了深度学习技术和人脸识别技术，旨在通过分析和识别面部特征来确定个体的真实身份，并区分真实人脸和伪造人脸。 活体检测是一些身份验证场景确定对象真实生理特征的方法，在人脸识别应用中，活体检测能基于人脸图片中可能存在的...
基于yolov2深度学习网络的猫脸检测识别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 YOLOv2的论文全名为YOLO9000: Better, Faster, Stronger，它斩获了CVPR 2017 Best Paper Honorable Mention。在这篇文章中，作者首先在YOLOv1的基础上提出了改进的YOLOv2，然后提出了一种检测与分类联合训练方法，使用这种联合训练...
基于深度学习网络的美食检测系统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 美食检测是一项利用计算机视觉技术来识别和分类食物图像的任务。 特征提取是食品检测的核心步骤，其目的是从输入图像中提取出有效的特征，以便于后续的分类。常见的特征提取方法包括手工提取特征和深度学习网络提取特征。 手工提取特征：通过人工选择一些与食品相关的特征，如颜色、纹理、形状等，然后使用传...
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