简介:摘要:随着科技的不断发展,图像识别已经成为研究的热点领域。深度神经网络作为现代人工智能的重要分支,为图像识别技术的发展带来了革命性的突破。本文旨在研究面向图像识别的深度神经网络模型设计,探讨不同模型的设计方法和优劣,并深入分析其内在机制。通过实验对比和分析不同模型的性能,总结各自的特点和适用场景,为未来的研究和实践提供有益参考。
简介:摘要:2D转3D是3D图像/视频内容制作的重要研究方向之一。随着高清显示终端和智能手机等的普及,医学图片偏向于复杂人体病理切片图较为复杂,2D图片已经不能满足广大用户的需求,并且3D显示的应用越来越广泛。但由于3D片源制作复杂、耗时长等原因,导致3D片源严重不足。2D转3D技术可以相对快速的把普通的2D图像/视频内容转化为3D内容,省去了人工拍摄耗时耗力的过程,因而可以缓解3D片源不足的问题,同时使得一些复杂医学图片以3D的形式重新再现于医学专业。
简介:摘要:近几年,入室盗窃、抢劫等事件屡有发生,人们的生命财产安全受到威胁。随着社会经济的发展和信息化的进步,人们对家居安防的要求越来越高,财产和人身安全已成为家居安防的首要要求。目前家居安防的应用已经比较广泛,最常见的就是在居民住宅区安置摄像头,通过家庭电脑端控制。虽然这种方式可以监控整个住宅环境,但是缺乏时效性,用户无法在事故发生的第一时间获取信息,而且成本比较高。因此针对这些问题,本文设计了基于卷积神经网络的智能家庭安防监控系统,通过卷积神经网络对摄像头采集的图像进行实时目标检测;然后将识别结果和视频链接通过单片机发送至用户手机端,把单片机的便捷与卷积神经网络算法的强大功能相结合,能够让用户在第一时间得知住宅情况,打破了传统的家居安防系统模式,使家居安防更加智能化。
简介:摘要:随着遥感技术的不断进步和深度学习算法的快速发展,逐渐出现了一系列应用于遥感图像分类的神经网络模型。本文通过对近年来相关文献的综述,总结了各种神经网络模型在遥感图像分类中的应用情况、优缺点及发展趋势,旨在为遥感图像分类领域的研究者提供参考和启示。
简介:【摘要】:目的:对脑卒中患者进行神经内科康复护理的相关护理措施效果进行观察研究。方法:在本次研究中,随机选取了148例脑卒中患者,将其临床治疗资料 进行回顾性分析,将其随机分为2组,第一组患者为对照组,采用常规护理,患者人数为74例;第二组患者为观察组,采用康复护理,患者人数为74例。将两组患者的临床护理数据进行对比分析。结果:通过对两组患者的临床数据结果进行对比分析可以发现,采用康复护理后的患者治疗有效率达到了94.6%,而采用常规护理的患者其护理有效率仅为67.6%o两组患者之间的数据差异性具有统计学意义。结论:通过采用康复护理方法,脑卒中患者的护理有效率得到了有效的提高,且其临床症状得到了有效的改善,因此,该护理方法具有较高的临床推广价值。
简介:摘要:肺炎是一种常见且严重危害人体健康的呼吸系统感染疾病,CT影像不仅能直观地显示病变部位,还可提供诸如病灶形态、密度等信息,在早期发现和治疗过程中发挥着重要作用,也是医生了解病变程度和患病细节的常见手段。在卷积神经网络的基础上,开展肺部病变的判断以及病灶区域的分割定位研究,可以大幅提高诊疗速度,协助医生准确诊断和定位肺炎病变区域。目前的肺炎辅助诊断方法多将分类与分割算法的实施截然分开,区别于目前多将分类与分割算法实施截然分开的肺炎辅助诊断方法,研究了在通用卷积神经网络的基础上完成快速分类任务的实现方法,在专业人士的参与下标注并建立了用于肺炎病灶区域分割的数据集,并利用U-Net及相关改进网络模型,在训练集规模较小的情况下可完整勾勒出肺炎病灶的边缘,并获得到相对较高的分割精度。实验结果表明,通过在所处理的近300张数据集上进行实验,可以得到近85%的准确度。
简介: 摘要:交通顺畅,出行愉悦,是衡量人民群众生活在一座城市中满意度与幸福感的重要标准之一。交通基础设施建设是强国兴邦的重要举措,也是城市经济发展的必经之路。作为地域广阔,人口稀少、经济发展缓慢的边境小城,交通基础设施的建设不仅决定着大兴安岭地区交通的发展方向,也影响了城市空间格局,与城市人口就业分布、居住分布、城市产业布局、城市经济集聚扩散等息息相关,这些都直接影响着地区人民的生活幸福感。近年来,区域发展不平衡现象依然存在、国际形势也出现了深刻的变革和调整,各级政府对边远地区的城市交通基础设施建设投资力度不断加大。大兴安岭地区力图通过城市交通条件的改善,突破城市发展瓶颈,实现林区繁荣发展,进一步维护国家国防安全和生态安全,提升人民群众的幸福感。