资讯
深度学习下高光谱图像目标检测技术研究(2023-03-20)
光谱信息。目前，成像光谱仪的光谱分辨率可以达到纳米级，在地物精细判断、识别定位等任务中脱颖而出。
基于深度学习的目标检测技术
深度学习是一种基于深度神经网络的学习方式，其正式发端于２００６年。自此......
简析三星专利，语音识别技术的新方法(2024-02-03)
标签的原始学习数据组如最初的语音文本。目标标签部从包含在原始学习数组中文本以反映识别对象语言的机构特性的方法构成目标标签。
声学模型构建部主要是构建关于深度神经网络模型的声学模型，用于识别语音的输入和目标标签的预测输出。解码部主要是通过使用声学模型对输入的语音进行目标......
机器视觉方法有哪些类型 机器视觉的基本功能包括哪些方面(2024-07-03)
。
2. 统计机器学习方法：这种方法使用统计模型来建模图像的特征和背景，并基于这些模型进行分类、检测等任务。常见的方法包括支持向量机（SVM）、随机森林、朴素贝叶斯等。
3. 深度学习方法：深度学习是基于神经网络的......
一种改进的YOLOv4-tiny车辆目标检测方法(2024-07-18)
驾驶技术被广泛重视并推向了商业化，高级驾驶辅助系统（ADAS）得到了广泛的应用，ADAS 可以实现道路检测与车辆目标检测等多种功能。因此，高效准确的车辆目标检测技术对智慧交通系统的发展起到了至关重要的作用。目前，基于计算机视觉的目标检测算法分为传统的目标检测算法和基于深度学习的目标检测......
基于深度学习的交通场景中行人检测方法(2024-07-19)
据输入的图像自主学习特征，提取图像中更丰富和更抽象的特征。目前已有许多基于深度学习的目标检测框架，如R-CNN(Region Convolutional Neural Network) 系列[6-8......
改进的检测算法：用于高分辨率光学遥感图像目标检测(2024-04-29)
技术传统上在精度和速度方面具有较差的记录。基于卷积神经网络的目标检测算法明显比传统的目标检测方法更高效。由于社会的需要和深度学习发展的支持，在光学遥感图像中使用神经网络进行目标检测是必要的。
目前结合深度学习分析光学遥感照片的目标检测......
基于深度学习的跌倒检测技术对比与分析*(2022-12-22)
效降低跌倒对老人带来的伤害极为重要。随着研究的深入，基于传统机器学习和浅层神经网络的方法等具有检测精度相对低、事件响应速度慢等缺点，而基于的方法因其检测精度高等优点，得到越来越多研究者的重视，本文对近年来基于深度学习的方法进行对比、分析......
Firefly DL小巧轻便，嵌入式深度学习加速部署(2023-12-22)
根据输入数据进行准确预测。在用于深度学习的神经网络中，每一层的输出都被反馈到下一层的输入。通过改变层之间连接的权重来迭代优化模型。在每个周期中，对模型预测准确性的反馈用于指导连接权重的变化。
深度学习有多个不同权重的神经元“层......
人工智能推动神经网络技术开发热潮(2023-03-05)
模型的计算处理，这个架构可降低与内存和计算电路之间的数据存取的功耗，芯片内部有大约28000个节点和10M bytes的内存，据称能够将通用模型所需的所有性能都能整合到芯片中。NTT与东大合作开发新型类脑学习算法对于深度神经网络的......
AI应用大咖说：多相机的时空融合模型架构算法优化(2022-12-23 14:13)
”的工作可以分为两大类，一种基于几何视觉的变换，也就是基于相机的物理原理，优势在于模型确定，难度在深度估计；另一种是基于神经网络的变换。浪潮DABNet4D算法三大创新突破据赵云介绍，浪潮......
AI应用大咖说：多相机的时空融合模型架构算法优化(2022-12-23)
表示车周围环境。“统一BEV”的工作可以分为两大类，一种基于几何视觉的变换，也就是基于相机的物理原理，优势在于模型确定，难度在深度估计；另一种是基于神经网络的变换。
浪潮DABNet4D算法三大创新突破
据赵云介绍，浪潮......
Maxim Integrated新型神经网络加速器MAX78000 SoC在贸泽开售(2020-12-09)
Integrated的新型MAX78000芯片。MAX78000基于双核MCU，结合了超低功耗深度神经网络加速器，为高性能人工智能 (AI) 应用提供所需的算力，是机器视觉、面部识别、目标检测......
基于多目标检测的交通监测反馈系统(2022-12-23)
其骨干，这是一个训练具有53 层神经网络的框架。此外，对于对象检测任务，在其上堆叠了另外53 层，总共累积为106 层全卷积架构。由于其多尺度特征融合层，YOLO V3 使用3 个不同尺度的特征图进行目标检测......
浅析自动驾驶行业的视觉感知主流框架设计(2024-03-08)
也能够给出抽象层面的语义信息。所以道路交通的感知功能主要包括以下三个方面：
动态目标检测（车辆、行人和非机动车）
静态物体识别（交通标志和红绿灯）
可行驶区域的分割（道路区域和车道线）
这三类任务如果通过一个深度神经网络的......
自动驾驶行业的视觉感知主流框架设计(2023-01-03)
也能够给出抽象层面的语义信息。所以道路交通的感知功能主要包括以下三个方面：
动态目标检测（车辆、行人和非机动车）
静态物体识别（交通标志和红绿灯）
可行驶区域的分割（道路区域和车道线）
这三类任务如果通过一个深度神经网络的......
VR环境下图书阅读手势交互系统设计(2024-07-10)
过复制粘贴到工程项目下的文件中，完成模型的导入。在场景中导入模型，调整书架和书的布局位置，再给模型设置好材质贴图。
3 手势识别算法设计
基于深度神经网络的手势识别算法开发，首先对 Leap Motion 手部......
中科院发布寒武纪深度神经网络处理器 速度完爆x86(2016-11-19)
院计算技术研究所的陈天石就举出一个例子，谷歌与斯坦福大学合作，利用16000个处理器核构建了一个10亿神经突出的深度神经网络，耗时多日才完成猫脸识别。
目前通用型处理器都是基于冯诺依曼结构，其存储和运算处理是分离的，需要大量读写运行操作的深度神经网络......
Arm：从低端应用杀入机器学习市场(2022-12-28)
-A/Cortex-M CPU与Mali GPU，Project Trillium平台还带来了全新的机器学习专用IP核，即面向通用机器学习应用的机器学习处理器（ML Processor），以及监控、视频识别场景专用的目标检测......
谷歌TPU之后还有高通，人工智能芯片竞赛已经展开(2017-04-26)
开发过一块名为 ANNA 的人工智能芯片。而现在，构建适用于深度学习的计算芯片已成为所有科技巨头共同的发展目标。
那是 1992 年，LeCun 还供职于贝尔实验室，这座位于纽约市郊的研发机构举世闻名。他和一群研究者们共同设计了一种适用于进行深度神经网络......
浅析自动驾驶视觉感知算法(2023-08-04)
一般都选择准确率较高的方法。SORT是基于Faster R-CNN的目标检测方法，并利用卡尔曼滤波算法+匈牙利算法，极大提高了多目标跟踪的速度，同时达到了SOTA的准确率，也是在实际应用中使用较为广泛的一个算法。在步骤2中，深度......
解读自动驾驶的AI感知技术发展(2022-12-15)
就可以提供最清晰和完整的自动驾驶车辆周围环境空间的视觉表征，从而也就方便从这统一的视觉表征中进行3D目标检测以及其他的检测、分类、分割等视觉感知任务。但是，如何基于AI算法构建这统一鸟瞰图视觉表征是一个很大的挑战。
图 6：多相机融合算法架构图。先使用特征提取神经网络......
从浪潮登顶NuScenes榜首解读自动驾驶AI感知技术的发展(2022-12-12)
已经广泛的应用于安防、交通、以及自动驾驶领域。但有一个核心的问题是，这些模型都是针对2D图像设计的，无法直接适用于3D目标检测任务。基于图像进行3D目标检测的核心问题就是如何精确的估计图像中物体的深度......
人工智能机器视觉需求猛增，sensAI重塑深度情境感知(2023-03-30)
人员的存在。基于此设计的AI系统可以使用深度学习框架（例如Caffe或Tensorflow）更新所提供的训练模型来检测和定位任何感兴趣的目标。该参考设计包括一个神经网络模型、一个......
人工智能机器视觉需求猛增，sensAI重塑深度情境感知(2023-03-30)
Tensorflow）更新所提供的训练模型来检测和定位任何感兴趣的目标。该参考设计包括一个神经网络模型、一个训练数据集和可使用常用训练工具训练的脚本。
● 条形码检测和读取
条形码检测和读取是一种应用程序，通常使用混合了传统和基于......
人工智能机器视觉需求猛增，sensAI重塑深度情境感知(2023-03-31)
系统。该参考设计提供了一个训练数据集、可使用常用神经网络训练工具训练的脚本以及一个神经网络模型，方便用户进行修改。● 人脸检测该参考设计使用图像传感器实现基于CNN的人脸识别，并且可以通过修改训练数据库来识别其他类型的目标......
智能文本处理技术重塑行业大模型(2023-04-20)
超过1000万条数据，综合准确率超过99.5%，帮助它们有效规避风险内容，助力企业业务的安全健康发展。
可以预见的是，基于深度学习的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模......
基于机器视觉的缺陷检测常用算法有哪些(2024-07-09)
是FCN较为普遍的应用场景之一。
（2）采用Yolo算法实现目标检测。Yolo算法是基于回归的单阶段目标检测算法，属于卷积神经网络，最初版本的Yolo算法由24层卷积层、2层全连接层以及4层最......
智能泊车系统感知网络的基本处理机制原理(2023-10-09)
这些方法，未分类的像素需要复杂的后处理来处理它们。建议使用一种更简单的架构来检测障碍物和自由空间，方法是识别驾驶车辆各个方向上每个障碍物的底部点。
2）目标检测：
用于目标检测的先进的神经网络......
千亿美金市场，人工智能芯片竞赛正式开启(2016-12-26)
资本、创新工场和真格基金的联合投资。他们正在着手于建立一个一站式人工智能解决方案，定义“万物智能”，让生活更便捷、更有趣、更安全。
地平线致力于打造基于深度神经网络的人工智能 “大脑” 平台......
基于XL32F003单片机的智能音箱解决方案(2022-12-05)
出来，一般目标关键词的个数较少。语音唤醒性能取决于唤醒率和误唤醒率。唤醒率指将连续语流中存在的唤醒词检测出来的概率。语音唤醒常用的实现方式是dnn+hmm（深度神经网络+隐马......
【直播|前沿技术】复旦教授王伶俐：智能时代的计算结构探讨(2017-02-23)
半导体集成电路的计算结构设计提出了更大的挑战。随着机器学习和智能技术的不断发展， 基于深度学习神经网络的智能计算对计算效率提出了更大的需求。
今天，摩尔......
基于改进FCOS的表面缺陷检测算法(2024-03-26)
基于改进FCOS的表面缺陷检测算法;相比two-stage方法，one-stage的目标检测算法在工业界更受追捧。one-stage的模型目前可以分为两大类：anchor-based和anchor......
端到端自动驾驶到底是什么？(2023-09-21)
至也看到了一模一样的计划，只不过网络换成了大模型。
03
为什么完全端到端目前不可行？
神经网络的黑盒效应让完全端到端自动驾驶无法找到正确优化方向。
本质上又回到了最初的问题，模块解耦让多模块单独优化成为可能，让每......
无人机航拍建筑物视图网络融合目标识别分析(2023-08-22)
与视图融合方法相结合。为验证该方法性能，2DCNN 由VGG16 和Alexnet 两个深度神经网络的主干网络构成，均具有全连接层[6]。分别按照227×227×K、224×224×K（K 为通......
英特尔、英伟达、高通等公司人工智能下一步发展趋势(2023-02-03)
您在模拟域中使用并使用此模型进行推理时。在右侧，他们正在开发材料，以便在深度神经网络正在编程时，这些材料可用于存储数千个权重或数千个不同状态。他们正在使用他们从高
k 金属栅极技术中学到的对氧空位产生和消除的一些基本理解。
他们......
端到端自动驾驶系统的关键技术是什么？(2024-06-03)
进行参数学习，使之适配不同领域的具体任务，经剪枝压缩后完成最终部署。本节将围绕网络架构、预训练、微调和剪枝压缩四个方面对大模型关键技术进行介绍。1.1 神经网络的架构设计
大模型的出现得益于深度学习浪潮中深度神经网络的......
人工智能技术在嵌入式开发中的应用(2023-07-31)
人工智能技术在嵌入式开发中的应用;基金项目：1.基于YOLOv5目标检测和人脸识别相结合的课堂考勤研究，项目编号KYYB2021014；2.基于深度神经网络的农作物虫害识别方法研究，项目......
Microchip收购Neuronix人工智能实验室，增强FPGA部署效能(2024-04-20)
一步增强在现场可编程门阵列（FPGA）上部署高能效人工智能边缘解决方案的能力。Neuronix AI Labs提供神经网络稀疏性优化技术，可在保持高精度的同时，降低图像分类、目标检测和语义分割等任务的功耗、尺寸......
一文梳理无人驾驶汽车系统基本框架(2022-12-08)
多项式以及当前相机在车上挂载的位置确定前方车道线的曲率和车辆相对于车道的偏离。
可行驶区域的检测目前的一种做法是采用深度神经网络直接对场景进行分割，即通过训练一个逐像素分类的深度神经网络，完成对图像中可行驶区域的切割。
交通参与者的检测和分类目前主要依赖于深度学习模型，常用......
人工智能芯片大战开打，nVidia领先优势最明显(2017-02-13)
）的新型处理器。
据介绍，这个FPGA 目前已支持微软Bing，未来它们将会驱动基于深度神经网络——以人类大脑结构为基础建模的人工智能——的新搜索算法，在执行这个人工智能的几个命令时，速度......
机器视觉在自动化领域的发展趋势是什么(2024-07-23)
是机器视觉在自动化领域的一些发展趋势：
深度学习与神经网络：深度学习和神经网络在机器视觉中的应用日益广泛。通过使用大规模数据集进行训练，深度学习模型可以实现高度准确的图像分类、目标检测和分割等任务。神经网络的......
基于自适应软掩模的语音混合特征增强分析(2023-08-24)
掩蔽估计与优化的单通道语音增强算法[J].计算机应用,2019,39(10): 6.
[4] 鲍长春,项扬.基于深度神经网络的单通道语音增强方法回顾[J].信号处理,2019,35(12):11.
[5] 李鸿......
一文了解什么是BEV感知？(2024-03-10)
信息，同样经过几何变换映射至BEV。
多目视觉：多个摄像头的数据可以组合起来提高深度估计精度，进一步增强BEV空间的重构效果。
基于深度学习的投影变换：
直接学习投影变换：利用神经网络......
AI助力工业领域，给机器装上“眼睛”(2024-05-22)
方法需要大量的人力和时间成本，并且无法处理复杂多变的场景。相比之下，基于深度学习算法的目标检测方法利用神经网络模型对图像进行特征提取和分类，在准确性和效率上取得了巨大进步。并且通过深度学习算法，机器......
跨过L3/L4技术门槛，车企需要怎样的智能感知芯片？(2023-03-23)
据感知预测其他车辆的运行轨迹，作出自动驾驶车辆的行为规划和决策，完成系统级开发。
“如果自动驾驶系统的算法完全基于深度学习（Deep Learning），就无法解决这种深度神经网络可能带来的‘黑盒’问题：即无......
人工智能方向不愧是一个热门的方向！(2023-01-15)
出了师生框架来解决该问题，这是首个关于目标检测器的框架。大量实验表明该方法实现了最高的模型提取精度。
上海交通大学网络空间安全学院博士研究生李方圻介绍了神经网络水印的新型安全威胁，其中......
什么是神经网络？为什么说神经网络很重要？神经网络如何工作？(2024-07-16)
读取支票上的账号和存款金额的可靠方式接受银行存款。
病理学家依靠癌症检测应用的指导，根据细胞大小的均匀度、肿块密度、有丝分裂及其他因素将肿瘤分类为良性或恶性。
深度学习针对两层或三层连接的神经元层运作的神经网络称为浅层神经网络......
YOLOv10：SOTA 实时物体检测(2024-07-16)
Only Look Once)是一种基于深度神经网络的物体检测算法，旨在实时识别和定位图像或视频中的多个物体。YOLO 以其快速的处理速度和高精度而闻名，非常适合需要快速检测物体的应用，例如......
机器学习的“黑暗宇宙”(2017-07-10)
当中，但是在比较深度的神经网络当中很难通过单个解决方案来达到最终的目的。因为深度神经网络包含了太多的内容。
而且由于深度神经网络的复杂性和不可预见性，使得我们对于深度......
卷积神经网络的硬件转换：什么是机器学习？——第三部分(2023-06-13)
加速器的人工智能微控制器
MAX78000是一款有超低功耗CNN加速器的AI微控制器片上系统， 能在资源受限的边缘设备或物联网应用中实现超低功耗的神经网络运算。其应用场景包括目标检测......
相关企业
领域的板坯、成品的测距，测厚，测宽，测速等； ◆拉曼激光原理气体分析仪器，应用于冶炼、金属热处理、电厂燃烧控制等领域的多过程气体连续分析； ◆具有自动建模功能的人工神经网络软件，此产
推行信息化管理，构建企业信息神经网络，规范企业内部管理流程，提升企业综合竞争能力，极力提高客户满意度，使企业在同行业中始终保持领先地位。目前本公司的产品已遍布全国主要省市地区，深得用户信赖！ 我们将以
际上供应精度高于0.01℃温控器的供应商之一。公司创始人在温度控制领域工作二十多年，先后赴日本、美国、英国等国工作学习相关温控产品的研发生产，对“神经网络控制、专家PID控制、人工智能PID控制、自动寻优PID
来，以授权方式为中国众多军事和民用生物识别认证应用厂商提供Biovo 乙木神经网络指纹原始算法和手指静脉识别算法的许可。 自1994年开始第一代乙木指纹生物识别算法诞生以来，经过近20年辛
来，以授权方式为中国众多军事和民用生物识别认证应用厂商提供Biovo 乙木神经网络指纹原始算法和手指静脉识别算法的许可。 自1994年开始第一代乙木指纹生物识别算法诞生以来，经过近20年辛
;凯标检测;;
;深圳市凯标检测有限公司;;
;广东证标检测科技有限公司;;
度势，积极推行信息化管理，构建企业信息神经网络，提升企业综合竞争能力，规范企业内部管理流程；建立了快速的客户响应机制，极力提高客户满意度,并刻意追求产品的尽善尽美；不断开拓、创新，超越自我；使企
;LEDVIEW Hi-TECH;;"LEDVIEW" 基于高质量的LED显示屏和LED灯光的生产基地。我们的目标为全世界的用户提供稳定可靠的产品