Print

邹鲁:基于深度卷积神经网络的集装箱锁销识别研究论文

本文主要研究内容

作者邹鲁,赵永新,王西超,焦斌(2019)在《基于深度卷积神经网络的集装箱锁销识别研究》一文中研究指出:在港口机械领域,集装箱锁销的拆卸是自动化码头发展的技术难点。针对码头集装箱锁销识别困难的问题,收集各类锁销图片,形成训练库,将深度卷积神经网络模型引入锁销识别领域,建立了深度卷积神经网络模型,相比卷积神经网络的识别效果更好,对于推进集装箱锁销的自动化拆装有积极的推广价值。

Abstract

zai gang kou ji xie ling yu ,ji zhuang xiang suo xiao de ca xie shi zi dong hua ma tou fa zhan de ji shu nan dian 。zhen dui ma tou ji zhuang xiang suo xiao shi bie kun nan de wen ti ,shou ji ge lei suo xiao tu pian ,xing cheng xun lian ku ,jiang shen du juan ji shen jing wang lao mo xing yin ru suo xiao shi bie ling yu ,jian li le shen du juan ji shen jing wang lao mo xing ,xiang bi juan ji shen jing wang lao de shi bie xiao guo geng hao ,dui yu tui jin ji zhuang xiang suo xiao de zi dong hua ca zhuang you ji ji de tui an jia zhi 。

论文参考文献

  • [1].利用B-TBU模型评估桥梁状态的神经网络法[J]. 吴多,刘来君,苗如松.  江苏大学学报(自然科学版).2017(04)
  • [2].深层卷积神经网络在车标分类上的应用[J]. 张素雯,张永辉.  海南大学学报(自然科学版).2017(02)
  • [3].小波变换与神经网络在地铁保护区中的应用[J]. 王俊杰,徐东风.  黑龙江工程学院学报.2017(03)
  • [4].基于BP神经网络对隧道围岩变形的预测[J]. 施江旭,张成良,吕文乾,王自龙.  中国水运(下半月).2017(08)
  • [5].基于PCA与BP神经网络的危险化学品船舶识别[J]. 张光华.  舰船科学技术.2017(16)
  • [6].社会情感算法优化神经网络的短时交通流预测[J]. 张军,胡震波,朱新山,王远强.  传感器与微系统.2017(10)
  • [7].基于卷积神经网络的船舶分类模型[J]. 林嘉应,郑柏伦,刘捷.  信息技术与信息化.2019(02)
  • [8].卷积神经网络的发展与应用综述[J]. 俞颂华.  信息通信.2019(02)
  • [9].基于硬件的神经网络加速[J]. 张庭略.  通讯世界.2018(08)
  • [10].基于深度神经网络的学术画像预测[J]. 李晓雪,康哲舟,毕冠群,曹亚男,尚燕敏.  大数据.
  • 论文详细介绍

    论文作者分别是来自上海电机学院学报的邹鲁,赵永新,王西超,焦斌,发表于刊物上海电机学院学报2019年04期论文,是一篇关于集装箱论文,锁销论文,深度卷积神经网络论文,卷积神经网络论文,上海电机学院学报2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用,各位学者可以免费参考阅读下载,文章观点不代表本站观点,资料来自上海电机学院学报2019年04期论文网站,若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权,请联系我们删除。

    本文来源: https://www.lw00.cn/article/cbdcd431cacf3e73c91319c0.html