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图像识别系统

  • 打印的程序

    大连海事大学图像处理系统设计实验

    标签: 打印 程序

    上传时间: 2017-06-21

    上传用户:fs123

  • 用python进行图片处理和特征提取

    图片处理和图片特征提取一直是图像识别的重点研究方向,采用python进行图片处理和图片特征提取非常有效方便

    标签: python 图片处理 特征提取

    上传时间: 2018-11-01

    上传用户:mm135134

  • cnn matlab

    基于matlab实现卷积神经网络的图像识别,对于初学者很有帮助,代码齐全

    标签: matlab cnn

    上传时间: 2019-04-28

    上传用户:与可12138

  • 射频通信电路

    近20年来以蜂窝移动通信为龙头的无线应用技术,包括PCS电话、无线局域网(WLAN)、全球定位系统(GPS).直播电视服务(I)BS)、本地多点分布系统(LMDS)和射频识别系统(RFID)等在内,已经获得了戶大的发展。人们越来越清楚地认识到射设计在整个尤线应用系统中举足轻重的地位,因此目前各高等院校的通信电子类本科专业都巳把高频电路或通信电路作为--门主要的专业基础课。

    标签: 射频 通信 电路

    上传时间: 2021-11-14

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  • 基于DSP的图像识别技术的研究

    CCS ( Code Composer Studio )开发工具是德州仪器公司(TI)针对DSP开发的集成软件开发环境,TI的每个DSP系列对应不同的CCS 。CCS的功能十分强大,它集成了代码的编辑,编译,链接和调试等诸多功能

    标签: dsp 图像识别

    上传时间: 2021-12-21

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  • 《Python深度学习》2018中文版+源代码

    这是我在做大学教授期间推荐给我学生的一本书,非常好,适合入门学习。《python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱(François Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻。作者在github公布了代码,代码几乎囊括了本书所有知识点。在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。但是有一个小小的遗憾:代码的解释和注释是全英文的,即使英文水平较好的朋友看起来也很吃力。本人认为,这本书和代码是初学者入门深度学习及Keras最好的工具。作者在github公布了代码,本人参照书本,对全部代码做了中文解释和注释,并下载了代码所需要的一些数据集(尤其是“猫狗大战”数据集),并对其中一些图像进行了本地化,代码全部测试通过。(请按照文件顺序运行,代码前后有部分关联)。以下代码包含了全书约80%左右的知识点,代码目录:2.1: A first look at a neural network( 初识神经网络)3.5: Classifying movie reviews(电影评论分类:二分类问题)3.6: Classifying newswires(新闻分类:多分类问题 )3.7: Predicting house prices(预测房价:回归问题)4.4: Underfitting and overfitting( 过拟合与欠拟合)5.1: Introduction to convnets(卷积神经网络简介)5.2: Using convnets with small datasets(在小型数据集上从头开始训练一个卷积网络)5.3: Using a pre-trained convnet(使用预训练的卷积神经网络)5.4: Visualizing what convnets learn(卷积神经网络的可视化)

    标签: python 深度学习

    上传时间: 2022-01-30

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  • 915MHz超高频RFID阅读器射频前端电路设计

    为了提高超高频RFID系统中阅读器在低信噪比的情况下仍具有较高的识别能力,提出一种基于FPGA系统结合软件无线电方法实现超高频RFID射频前端电路方案。超高频射频识别系统必须符合EPC Class 1generation 2标准,所设计的电路系统以Xilinx公司的XC6SLX16-2CSG324FPGA芯片为硬件基础,将数字基带调制解调和中频滤波电路在FPGA系统中设计实现,重点阐述了射频前端电路的设计结构、AD/DA转换电路,以及数字滤波器的设计。实验结果表明,所设计的超高频RFID阅读器简化了前端电路系统结构,提升了稳定性,增强了抗干扰能力。该电路系统在信噪比较低的情况下,能够较好地实现915MHz频率的射频接收和发送。In order to improve the reader UHF RFID system still has a higher ability to identify,in the case of low signal-to-noise ratio.The UHF RFID systems must comply with EPC Class 1 generation 2 standard.In this paper,the design of the circuit system based on Xilinx's XC6SLX16-2CSG324 FPGA chip,and presents UHF RFID RF front-end circuit with software radio based on FPGA system.Digital baseband modem and IF filter circuit is designed and implemented in the FPGA system,and focused on designing the structure of the RF front-end circuit,AD/DA conversion circuits,and digital filter.Experimental results show that the UHF RFID reader de...

    标签: 915mhz 超高频 rfid 阅读 射频 前端 电路 设计

    上传时间: 2022-04-17

    上传用户:shjgzh

  • 基于单片机的RFID读写器设计

    射频识别(Radiofrequency identification,RFID),又称电子标签(E-Tag),是一种利用射频信号自动识别目标对象并获取相关信息的技术。随着技术的进步,RFID应用领域日益扩大,现已涉及到人们日常生活的各个方面,并将成为未来信息社会建设的一项基础技术。因此,研究、设计和开发RFID系统具有十分重要的理论意义和实际意义。论文系统地论述了射频识别系统和读卡器的理论分析,研究了射频识别系统中的许多关键技术,并提出了射频识别读卡器的设计方案。本文首先分析了射频识别技术的基本原理、研究方向和应用情况。在充分研究了射频卡的基本原理、技术特点、国际相关标准后,进而提出了基于STC11F32单片机的射频读卡器系统设计的方法。设计采用MFRC522射频读写模块在STC11F32单片机的控制下实现对Mifare卡的读写访问操作。硬件部分设计主要包括单片机控制电路设计,射频模块设计,天线电路设计,串行通信电路设计,声音提示及显示电路设计等,其中详细讨论了读卡器的软件设计方法。软件设计包括单片机处理程序,射频基站芯片RC522的基本操作、Mifare卡操作程序设计、声音提示及显示部分程序等。论文中系统地讨论了软件实现读卡器与Mifare卡之间通信所要求的请求应答、防冲撞、选卡片、认证、读写等功能模块的实现原理。

    标签: 单片机 RFID读写器

    上传时间: 2022-06-19

    上传用户:qingfengchizhu

  • 深度神经网络的快速学习算法

    神经网络是机器学习的重要分支,是智能计算的一个主流研究方向,长期受到众多科学家的关注和研究,它植根于很多学科,结合了数学、统计学、物理学、计算机科学和工程学.已经发现,它能够解决一些传统意义上很难解决的问题,也为一些问题的解决提供了全新的想法.在传统的研究成果中,有很多表达数据的统计模型,但大都是比较简单或浅层的模型,在复杂数据的学习上通常不能获得好的学习效果.深度神经网络采用的则是一种深度、复杂的结构,具有更加强大的学习能力,目前深度神经网络已经在图像识别、语音识别等应用上取得了显著的成功.这使得这项技术受到了学术界和工业界的广泛重视,正在为机器学习领域带来一个全新的研究浪潮.

    标签: 深度神经网络

    上传时间: 2022-06-19

    上传用户:shjgzh

  • 深度学习的数学,中文版,高清文字pdf

    学python必备,数学得搞好  ,嘿嘿嘿本书的目的在于提供理解神经网络所需的数学基础知识。为了便于 读者直观地理解,书中使用大量图片,并通过具体示例来介绍。因 此,本书将数学的严谨性放在第二位。 深度学习的世界是丰富多彩的,本书主要考虑阶层型神经网络和卷 积神经网络在图像识别中的应用。 本书将 Sigmoid 函数作为激活函数,除此之外也可以考虑其他函 数。 本书以最小二乘法作为数学上的最优化的基础,除此之外也可以考 虑其他方法。 神经网络可分为有监督学习和无监督学习两类。本书主要讲解有监 督学习。 人工智能相关的文献之所以难读,其中一个原因就是各文献所用的 符号不统一。本书采用的是相关文献中常用的符号。 本书使用 Excel 进行理论验证。Excel 是一个非常优秀的工具,能 够在工作表上可视化地展现逻辑,有助于我们理解。因此,相应的 项目需要以 Excel 的基础知识为前提。

    标签: 深度学习 python

    上传时间: 2022-06-22

    上传用户:kingwide