基于神经网络的边缘检测GUI

针对Web攻击流量检测问题，提出一种基于动态自适应池化算法 (Dynamic Adaptive Pooling Algorithm, DAPA) 的卷积神经网络模型。首先将数据集中每一条请求流量进行剪

概述我们的项目识别和响应针对一个或多个系统的端口扫描。该项目实施了一个神经网络，捕获较慢的被动扫描、快速主动扫描、针对多个系统的水平扫描以及针对使用潜在欺骗地址的单个系统的垂直扫描。根据神经网络的结果

汽包水位传感器信号的故障检测在热电厂生产过程中非常重要,通过分析主给水流量和主蒸汽流量的输出信号,建立预测水位输出的数学模型,提出了一种基于神经网络的汽包水位传感器故障检测方法,该方法首先建立神经网络

提出了一种级联全卷积神经网络的显著性检测方法。网络主要由两层级联的全卷积神经网络组成,第一阶段构建了一个带金字塔池化模块编码-解码架构的全卷积神经网络,金字塔池化模块有效抑制了背景噪声的干扰。第二阶段

为了使采摘机器人在收获番茄时更加精准地识别目标果实，采用改进后的Cascade rcnt网络对温室内的番茄果实进行目标检测。将Cascade rann网络中的非极大值抑制算法替换为Sof-NMS（so

当前卷积神经网络结构未能充分考虑RGB图像和深度图像的独立性和相关性, 针对其联合检测效率不高的问题, 提出了一种新的双流卷积网络。将RGB图像和深度图像分别输入到两个卷积网络中, 两个卷积网络结构相

行人检测是机器人和无人车夜间工作应用中的重要任务之一, 采用加速区域卷积神经网络框架实现夜间红外图像中的行人检测, 用区域建议网络生成候选区域, 无需单独从图像中生成候选区域。区域建议网络和用于分类以

针对红外船只图像较模糊导致的识别率低、识别速度慢等问题,提出了一种基于深度卷积神经网络(CNN)的检测算法。首先采用标记分水岭分割算法提取红外船只图像中的连通区域,并对原图相应的目标位置进行标记和归一

机场区域因为其特殊性对民用和军用都具有重大意义。基于机器自主识别的机场区域检测方法是目前主流的检测方法,针对传统检测算法对机场区域遥感图像中多类别、多尺度、多视角以及复杂背景下检测鲁棒性不足的问题,本

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