基于yolov2深度学习网络的人脸检测matlab仿真,图像来自UMass数据集
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是由Joseph Redmon等人在2016年提出的实时目标检测算法，其核心理念是在单个神经网络中一次性完成对整幅图像的预测。对于人脸检测任务，YOLOv2通过端到端的学习，能够在整个图像上直接预测出人脸的位置和大小。 3.1 网络架构与特征提取 YOLOv2基于Darknet-19卷积神...
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...
基于深度学习的网络异常检测与自动化响应系统设计与实现
毕业设计题目：基于深度学习的网络异常检测与自动化响应系统设计与实现 1. 研究背景与意义 随着互联网的发展和普及，计算机网络已经成为现代社会不可或缺的基础设施。然而，网络的规模和复杂性不断增加，网络安全面临着越来越多的挑战。传统的网络安全防御手段往往无法及时发现和应对新型威胁，因此需要一种更加智能、高效的网络安全解决方案。深度学习作为人工智能的一种重要分支，在图像识别、自然语言处...
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。 ...
基于yolov2深度学习网络的火焰烟雾检测系统matlab仿真
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 YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，其核心特点是将目标检测视为一个回归问题，一次性预测出图像中所有目标的位置和类别。YOLOv2是YOLO算法的改进版本，由Joseph Redmon等人在2016年提出，它通过一系列创新提升了目标检测的速度和准确性。 网络结构 ...
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。 ...
基于深度学习的停车位关键点检测系统（代码+原理）
摘要： DMPR-PS是一种基于深度学习的停车位检测系统，旨在实时监测和识别停车场中的停车位。该系统利用图像处理和分析技术，通过摄像头获取停车场的实时图像，并自动检测停车位的位置和状态。本文详细介绍了DMPR-PS系统的算法原理、创新点和实验结果，并对其性能进行了评估。 ...
深度学习+不良身体姿势检测+警报系统+代码+部署(姿态识别矫正系统)
正确的身体姿势是一个人整体健康的关键。然而，保持正确的身体姿势可能很困难，因为我们经常忘记这一点。这篇博文将引导您完成为此构建解决方案所需的步骤。最近，我们在使用 POSE 进行身体姿势检测方面玩得很开心。它就像一个魅力！ ...
基于深度学习的交通标志检测和识别（从原理到环境配置/代码运行）
项目是一个基于Python和OpenCV的交通标志检测和识别项目，旨在使用计算机视觉和深度学习技术对交通标志进行检测和分类。本文将从介绍项目原理和框架开始，详细介绍该项目的实现过程和技术细节，最后给出项目的安装和使用方法。 前后结果对比 识别前 ...
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