螺丝规格表是衡量螺丝是否标准数据表。在设计过程当中,生产制造当中,销售过程当中,服务客户过程当中能得到广泛应用。一个常用螺纹尺寸参数简明速查表,把外螺纹大径和内螺纹小径用一个图表来表示,清楚,明了,简单易懂,方便查询。常见螺丝:头部剖沟,螺丝刀咀型:a. Slotted: 一字螺丝种类2b. Phillips: 十字c. Phil-Slot: 一字/十字d. Hex Scoket: 内六角e.
文章目录前言一、思路二、测试--结果三、源码总结 前言基于Halcon指针识别 一、思路首先从原图像中选择一块多边形区域,使之包围指针部分,将该区域分割出来,作为参考形状模板;接着确定形状模板金字塔层级数和对比度参数;然后创建形状模板,并检查创建出形状模板轮廓是否理想;最后,读取检查图像进行模板匹配,从图像上获取指针形状位置坐标和旋转角度。二、测试–结果三、源码*指针识别 *清空显
# 基于深度学习车牌识别 ## 引言 随着智能交通系统快速发展,车牌识别技术在自动收费、交通监控和停车管理等领域得到了越来越广泛应用。传统车牌识别方法通常依赖于手工特征提取和模型设计,但这些方法在复杂背景和不同光照条件下性能往往不尽人意。近年来,深度学习技术快速发展为车牌识别提供了新解决方案,显著提高了识别效率和准确率。 ## 深度学习简介 深度学习是一种基于人工神经网络
原创 9月前
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# 基于深度学习姿态识别 ## 引言 姿态识别是计算机视觉和深度学习一个重要研究领域,它涉及到对人体姿态进行检测和分析。随着深度学习技术迅猛发展,我们得以通过算法处理复杂姿态数据,从而在医疗、体育、娱乐等多个领域中发挥重要作用。在本文中,我们将介绍基于深度学习姿态识别的基本原理,并用 Python 和 TensorFlow 举例展示如何实现简单姿态识别模型。 ## 姿态识别的基
原创 10月前
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一.基本概念1.图像处理概念图像处理又称影像处理,是用计算机对图像进行分析从而达到所需结果技术。图像处理一般指数字图像处理,也就是利用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到一个大二维数组,该数组元素称为像素,其值称为灰度值,机器通过得到二维数组解决视觉问题,比如图片匹配及识别,去噪,找特征点,提取图像特征,图像压缩、增强和复原。2.机器视觉概念机器视觉是人工智能正在快速发展
# 深度学习识别算法中应用 深度学习是一种通过模拟人类大脑神经元之间连接来实现机器学习方法。在识别算法中,深度学习技术已经取得了巨大成功,例如在图像识别、语音识别和自然语言处理领域都有广泛应用。 ## 深度学习在图像识别应用 图像识别深度学习应用一个重要领域。通过深度学习算法,计算机可以识别图片中对象、场景等信息。下面我们以一个旅行图为例,来展示深度学习在图像识别
原创 2024-06-08 06:37:52
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文章目录序言识别方案方案1方案2选择方案:准备数据数据准备读取数据集构建神经网络进行训练查看模型准确度优化测试效果进行车牌字符预测实测总结下一章完整代码:数据处理神经网络训练查看效果预测方法运行 序言 上篇文章中,我们实现了简单车牌提取功能,并分成了多个图片保存在本地上,接下来,我们要进行车牌字符识别。车牌文字如下:识别方案有两种识别字符方案方案1运用模板匹配,opencv自带te
今天
原创 2022-07-22 22:23:52
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在本篇博文中,我们将探讨如何解决“基于深度学习关键节点识别”问题。通过一些清晰易懂步骤,我们将一步步入门这个重要技术领域,帮助你快速部署并验证你深度学习模型。 ## 环境准备 在开始之前,让我们梳理一下我们环境需求。在这里,我们需要适宜软硬件设施来支持我们深度学习模型运作。 首先,硬件要求: - **CPU:** 至少具有4个核心 - **GPU:** NVIDIA GTX 1
原创 7月前
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模块1 课程导论模式识别的定义:Pattern:一类事物共同特征 Recognition:对事物进行分类Pattern recognition: 依据事物特征进行分类。模式识别的应用:人脸识别,语音识别,翻译,手势识别,目标跟踪学习目标:基本原理和主要算法掌握模式识别的基础知识,分析设计模式识别的解决方法实现编程。基础性,实践性,趣味性。基本概念:训练方法,特征空间,紧致性和可分性;基
Matlab这几年在人工智能这块儿也越做越好了,最近为了熟悉matlab如何搭建神经网络,自己做了一个手写体识别实验,记录一下。实验任务非常简单,网络搭也非常随意,不合理地方也懒得改,旨在走通matlab搭建神经网络流程。首先,数据集为MNIST数据集 我已经把数据按类别分好,分为train和test,底下又都有十个子文件夹存放手写体图像。网络训练代码如下:clear;close all;c
QAM调制实际上是幅度调制和相位调制组合。相位 + 幅度状态定义了一个数字或数字组合。QAM优点是具有更大符号率,从而可获得更高系统效率。QAM调制实际上是幅度调制和相位调制组合。相位 + 幅度状态定义了一个数字或数字组合。QAM优点是具有更大符号率,从而可获得更高系统效率。通常由符号率确定占用带宽。因此每个符号比特(基本信息单位)越多,效率就越高。对于给定系统,所需要
基于深度学习手写签名识别是一项重要技术,广泛应用于金融、法律和身份验证等领域。此技术旨在利用深度学习算法对手写签名进行数字化识别,以提高处理速度和准确性。本文将详细阐述如何解决基于深度学习手写签名识别问题,包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化等环节。 ### 问题背景 在某项目中,我们为一家金融机构开发了一套手写签名识别系统,以便快速处理客户签名验证请求。以下是
## 基于深度学习动作识别 随着深度学习技术发展,动作识别已成为计算机视觉中一个重要研究领域。动作为计算机与人类交互提供了重要信号,广泛应用于智能监控、健康监测和虚拟现实等场景。本文将通过一个简单示例介绍如何利用深度学习进行基本动作识别。 ### 动作识别的基本流程 动作识别的基本流程可以概括为以下几个步骤: 1. **数据采集**:首先需要获取包含多种动作视频或图像数据集。
动作识别调研1. 简介1.1 基本概念1.2 难点2. 人体动作识别系统2.1 传统方法2.1.1 iDT框架2.2 深度学习方法2.2.1 Two-Stream双流架构2.2.2 3D卷积架构2.2.3 CNN+LSTM架构2.2.4 GCN架构相关文献 1. 简介动作识别(Action Recognition),就是从视频片段(可视为2D帧序列)中分辨人动作类型,常用数据库包括UCF101
# 基于深度学习信号调制识别 随着无线通信迅速发展,信号调制技术已成为现代通信系统关键组成部分。信号调制识别(Signal Modulation Recognition)是指通过分析接收到信号,识别其调制方式一种技术。传统调制识别方法往往依赖于手工特征提取,效率低且容易受到噪声等干扰。而深度学习发展为这一领域带来了新机遇。 ## 深度学习简述 深度学习是机器学习一个分支,旨
原创 2024-09-25 08:05:42
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整理 | 郑丽媛上周,谷歌 AI 被曝觉醒传闻在业内引起巨大讨论,尽管各大 AI 专家事后均出面表示不可能,但一时之间还是吸引了无数人对于 AI 领域关注。这不,今天微软又带着 AI 登上国外科技网站头条:为了更负责地构建 AI 系统,微软宣布将逐步停止其基于人脸图像识别情绪、性别和年龄等 AI 面部分析工具公开使用。一、“法律落后于 AI 发展”在微软昨日发布官方博文中,微软首席 A
     本实验中用matlab实现一个简单动物识别专家系统,该系统是用来识7种动物,但在规则库中形成了15条规则。首先将动物分成哺乳动物、鸟、蹄类动物、肉食动物4大类,然后通过继续询问得到要结果。本程序采用询问方式判断动物类型,运行后专家系统会对用户提出问题,然后针对用户回答(1或0)判断动物类型,如果超出专家系统诊断范围则显示无法识别。&nbs
1、什easypr数据集;       e asyPR是一个开源中文车牌识别系统,其目标是成为一个简单、高效、准确非限制场景(unconstrained situation)下车牌识别库。 相比于其他车牌识别系统,EasyPR有如下特点:它基于openCV这个开源库。这意味着你可以获取全部源代码,并且移植到opencv支持所有平台。它能
AI算法半路出家过程其实是有点痛苦,告别了曾经熟悉领域,在陌生又熟悉道路上摸索着前进,其中焦虑、彷徨以及面对信息过载不知所措,常常让人怀疑当初选择。好在,硬核人生不会被小小困难劝退,我们有很多路径可以到达彼岸。也特别感谢科技和网络进步,让知识获取不再是少数人专利。前些天找到了一个比较牛AI学习网站,老师授课方式风趣幽默,通俗易懂,让学习过程兴趣盎然,忍不住推荐给大家。点
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