【MATLAB第25期】基于MATLAB的LSTM深度学习模型的自动检测时间序列数据峰值算法
【MATLAB第25期】基于MATLAB的LSTM深度学习模型的自动检测时间序列数据峰值算法一、主程序代码clear, clc, close all addpath(genpath('./functions')) %导入LSTM模型函数 %% 1.导入数据 load('ECGData.mat'); ecg=ECGData.Data(3,1:1000); % 可改变数量大小 Num=size...
基于LSTM深度学习网络的疾病发作检测算法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 长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。 长...
基于深度学习的目标姿态检测方法_kaic
目录摘要第1章 引言1.1 研究背景和意义1.2 国内外研究现状1.3 主要内容第2章 单目相机的目标姿态检测技术2.1单目相机的工作原理2.2目标姿态检测2.3已有的目标姿态检测方法及其局限性2.4本章总结第3章 构建数据集3.1 数据集来源3.2数据集标注3.3数据集分析3.4本章小结第4章 基于深度学习的目标姿态检测方法4.1 YOLO算法简介4.2YOLO的网络结构4.3实验....
深度学习应用篇-计算机视觉-OCR光学字符识别[7]：OCR综述、常用CRNN识别方法、DBNet、CTPN检测方法等、评估指标、应用场景
深度学习应用篇-计算机视觉-OCR光学字符识别[7]：OCR综述、常用CRNN识别方法、DBNet、CTPN检测方法等、评估指标、应用场景 1.OCR综述 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理，获取文字和版面信息的过程，是典型的计算机视觉任务，通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。 文字检测：将图片中的文字区域位...
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借力计算机视觉及深度学习，纽卡斯尔大学开发实时、自动化奶牛跛行检测系统
内容一览：近期，纽卡斯尔大学联合费拉科学有限公司联合开发了一个针对多头奶牛的自动化、实时跛行检测系统。该系统能够按照跛行评分系统将奶牛进行分类，并且准确度高达 94%-100%。目前，该研究成果已发表在《Nature》上。关键词：奶牛跛行 畜牧业 机器学习 因口蹄疫等疾病造成的奶牛跛行对畜牧业而言，已成为一个全球性话题。相关科普显示，它不仅会导致奶牛产奶量降低、繁殖效率下降，还会导致奶牛...
应用于激流检测和定位的可解释深度学习
离岸流是一种强大的局部水流，沿着海岸移动并远离海岸。最近的研究表明，离岸流造成的溺水仍然是海滩安全的主要威胁。在决定指定巡逻区域的位置时，识别离岸流对于救生员来说很重要。当救生员不在巡逻时，公众在决定去哪里游泳时也需要信息。在这里，新西兰国立水与大气研究所 (NIWA)的研究人员提出了一种人工智能 (AI) 算法，该算法既可以识别图像/视频中是否存在裂流，也可以定位裂流发生的位置。虽然 AI 在....
深度学习实战（四）：行人跟踪与摔倒检测报警
转载于集智书童1. 项目简介 本项目的目的是为了给大家提供跟多的实战思路，抛砖引玉为大家提供一个案例，也希望读者可以根据该方法实现更多的思想与想法，也希望读者可以改进该项目种提到的方法，比如改进其中的行人检测器、跟踪方法、行为识别算法等等。1.1 相关工作（1）图卷积网络主要有两种主流方法： 基于光谱的观点（spectral perspective）：图卷积中的位置信息被....
AI-无损检测方向速读：基于深度学习的表面缺陷检测方法综述
1 表面缺陷检测的概念表面缺陷检测是机器视觉领域中非常重要的一项研究内容, 也称为 AOI (Automated optical inspection) 或 ASI (Automated surface inspection)，它是利用机器视觉设备获取图像来判断采集图像中是否存在缺陷的技术。1.1 传统检测的缺陷(非CNN)在很多开放式的工业环境下，期待设计的成像系统完全消除场景或者被检材料等变....
基于深度学习的花卉检测与识别系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）
前言 植物分类是植物科学研究领域和农林业生产经营中重要的基础性工作，植物分类学是一项具有长远意义的基础性研究，其主要的分类依据是植物的外观特征，包括叶、花、枝干、树皮、果实等。因此，花卉分类是植物分类学的重要部分，利用计算机进行花卉自动种类识别具有重要意义。本文从常见的观赏花卉入手，探索了基于花朵数字图像对花卉进行种类识别的方法。 ...
吸烟行为检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
前言 吸烟行为检测是指通过计算机视觉技术对人体吸烟行为进行实时监测和识别的过程。吸烟行为检测主要包括吸烟检测和烟雾检测两类。吸烟检测主要通过分析监控视频图像中人体的姿态、动作等特征，结合机器学习、深度学习等方法实现对吸烟行为的自动检测和识别。烟雾检测则主要通过分析监控视频图像中的烟雾特征，如烟雾颜色、烟雾形状、烟雾密度等，结合图像处理和模式识....
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