Zobrazeno 1 - 10
of 75
pro vyhledávání: '"squeeze and excitation module"'
Publikováno v:
International Journal of Computational Intelligence Systems, Vol 17, Iss 1, Pp 1-14 (2024)
Abstract During urban fire incidents, real-time videos and images are vital for emergency responders and decision-makers, facilitating efficient decision-making and resource allocation in smart city fire monitoring systems. However, real-time videos
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/517a4657d9bd45adb9f346153a22e7ac
Autor:
ZHENG Daoneng
Publikováno v:
Gong-kuang zidonghua, Vol 49, Iss 4, Pp 113-119 (2023)
The traditional coal gangue sorting methods have low efficiency, significant safety hazards, and limited application scope. The existing machine vision-based coal gangue image recognition methods are difficult to balance model recognition speed and a
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/eaebfbb6c445494abcdf8db9df4794b2
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 11, Pp 48248-48258 (2023)
In today’s leaf disease detection, the accuracy of recognition has never been of such importance as it is now. In this aspect, leaf disease recognition method based on machine learning relies heavily on the size of the region of interest and the di
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/1a76f3ad5ea941999fadae5a4f9b7cbc
Publikováno v:
Sensors, Vol 24, Iss 1, p 269 (2024)
In order to achieve the automatic planning of power transmission lines, a key step is to precisely recognize the feature information of remote sensing images. Considering that the feature information has different depths and the feature distribution
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/85b205352e12445383374aef9f9dc6ac
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Gong-kuang zidonghua, Vol 48, Iss 6, Pp 56-63 (2022)
At present, there are some problems in the identification of stones and other small obstacles in the track during the driving of unmanned underground electric locomotive in coal mines, such as slow detection speed, low detection precision, and easy t
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a327dc6cd1b64c35bfe9b0ffcc02ebcb
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 14, Iss 16, p 3970 (2022)
Cloud segmentation is a fundamental step in accurately acquiring cloud cover. However, due to the nonrigid structures of clouds, traditional cloud segmentation methods perform worse than expected. In this paper, a novel deep convolutional neural netw
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7dcb27bc03b943d18746572a0659c568