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人工智能下载,机器学习下载列表 第97页
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ISSCC2021-T12-Brain-Computer Interfaces.pdf
说明:Brain Computer Interfaces Fundamentals to Future Technologies
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baiwujushi
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机器学习
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nasa电池数据集mat格式B0025.mat
说明:nasab0025
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qq_44583027
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机器学习
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基于Haar-like特征与Adaboost算法的前方车辆辨识技术研究.pdf
说明:针对智能车辆和安全驾驶辅助系统中车辆检测问题,提出一种基于类 Haar 特征和 AdaBoost 分类器并结合车辆灰度对 称性验证的前车检测方法。 使用积分图方法计算图像类 Haar 特征,并对提取的海量类 Haar 特征应用 AdaBoost 算法进行特征 选择及分类器训练,最后使用所选择的特征及分类器进行测试。 实验结果表明,该方法在阴天和晴天情况下检测率分别为 90. 86% 、91. 15% ,可以快速、有效地进行前车检测
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weixin_52189300
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机器学习
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基于灰度优化的车道线识别.pdf
说明:本文研究了现实路况复杂的车行道识别,较好的解决了当道路路面结构不均匀、光照变化、阴影遮挡以及其他车辆的存在使得道路图像变复杂时,车道线识别度低的问题。本文采用灰度均衡化增强图像;然后用阈值可变化的对称阈值分割法提取车道线信息,最后进行霍夫变换识别出车道线。
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weixin_52189300
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机器学习
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视频车辆分类与计数的模型与应用.pdf
说明::由于受形态变化、光照变化、视觉碰撞和视觉模糊的影响,基于监控视频的车辆分类和计数一直都是待解 决的复杂问题。为了更好地解决这个问题,本文提出新的模型来更好的提取前景。详细来讲,在初次前景提取中, 建立模型判断是否存在车辆碰撞,对存在碰撞的车辆通过灰度空间双阀值和 YCbCr 图像空间处理后,对前景进行 更准确的再提取。并在此基础上针对碰撞车辆,定义间隙特征向量将车辆分割问题转换为寻找分割点的优化问 题,从而给出高效的车辆分割算法,对发生碰撞的车辆进行准确分割。之后利用神经网络对车辆分类
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weixin_52189300
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基于视频图像处理的车辆检测与跟踪算法研究.pdf
说明:针对运动车辆区域内的阴影消除问题,本文基于灰度图像,提出一种基 于改进的自动标记与OSTU双阈值灰度增强算法相结合的车辆阴影去除方法。该方 法首先通过像素点压缩和释放的方式对自动标记算法进行改进;其次,对OSTU双 阈值图像分割后的分割区域进行不同程度的灰度增强;最后,使用背景差分算法 进行阴影消除,最终获得不含阴影的车辆。该方法与常用的几种阴影消除算法相 比,阴影消除效果较好
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weixin_52189300
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finaltest.txt
说明:国科大编译高级教程期末考试考点和经验
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qq_43391414
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tyd机器学习.zip
说明:tyd机器学习.zip
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weixin_45666249
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机器学习
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Python爬虫+人脸识别
说明:从搜索引擎定向爬取图片后,人脸识别分类。
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whwhtc
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机器学习
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BP神经网络——语音特征信号分类
说明:BP神经网络——语音特征信号分类的信号数据,不是程序哦,想要程序的话,看我主页
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m0_48229629
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机器学习
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BP神经网络非线性函数拟合的数据
说明:BP神经网络非线性函数拟合的数据
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m0_48229629
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机器学习
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模式识别Pattern Classification英文版课后答案分享, CSDN最新答案
说明:图像处理、模式分类、机器学习
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weixin_46869245
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