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2024-06-22 01:03:52 220KB 题库管理与自动组卷系统
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针对煤矿井下探水作业监工人员通过观看视频来监控卸杆作业的方式存在效率低下且极易出错的问题,提出利用三维卷积神经网络(3DCNN)模型对探水作业中的卸杆动作进行识别。3DCNN模型使用3D卷积层自动完成动作特征提取,通过3D池化层对运动特征进行降维,通过Softmax分类处理来识别卸杆动作,并使用批量归一化层提高模型的收敛速度和识别准确率。采用3DCNN模型对卸杆动作进行识别时,首先对数据集进行预处理,从每段视频中均匀抽取几帧图像作为某动作的代表,并降低分辨率;然后采用训练集对3DCNN模型进行训练,并保存训练好的权重文件;最后采用训练好的3DCNN模型对测试集进行测试,得出分类结果。实验结果表明,设置采样帧数为10帧、分辨率为32×32、学习率为0.000 1,3DCNN模型对卸杆动作的识别准确率最高可达98.86%。
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2024-06-16 15:34:10 5KB
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dataset:文件夹为手势 0~9 的图片文件 train.csv 和 test.csv:手势 0~9 的 csv 文件 代码压缩包中三个文件: CNN.m:卷积神经网络代码 cnn.mat:保存的卷积神经网络 gesture_recognition.m:手势识别代码(通过修改文件路径对测试数据集中的手势图片进行识别) 该资源的使用请参考本人博客:MATLAB基于卷积神经网络的手势识别
2024-06-13 14:35:29 18.14MB MATLAB 手势识别 数据集
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盲解卷积是指在不确切了解卷积中使用的脉冲响应函数的情况下对信号进行解卷积。 这通常是通过对输入和/或脉冲响应添加适当的假设来恢复输出来实现的。 我们在这里考虑输入信号的稀疏性或简约性。 它通常用 l0 成本函数来衡量,通常用 l1 范数惩罚来解决。 l1/l2 比率正则化函数在最近的一些工作中显示出检索稀疏信号的良好性能。 事实上,它受益于盲语境中非常理想的尺度不变性。 然而,l1/l2 函数在解决由于在当前恢复方法中使用这种惩罚项而导致的非凸和非光滑最小化问题时会带来一些困难。 在本文中,我们提出了一种基于对 l1/l2 函数的平滑逼近的新惩罚。 此外,我们开发了一种基于近端的算法来解决涉及该函数的变分问题,并推导出理论收敛结果。 我们通过与最近处理精确 l1/l2 项的交替优化策略进行比较,在地震数据盲解卷积的应用中证明了我们的方法的有效性。 SOOT 工具箱(Smooth One-O
2024-05-30 12:43:58 48KB matlab
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2024-05-29 00:00:52 145KB 编译原理
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2024-05-27 16:41:59 638.5MB U2000 5680T SNMP
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