基于深度学习的计算机视觉技术在智能车辆领域的应用研究

近年来,深度学习技术被广泛应用于计算机视觉研究中,并取得了丰硕的成果。本项目拟采用深度学习技术解决智能汽车视觉这一关键科学问题,通过采集大量带有标签的真实道路环境图像,采用深度神经网络模型训练方法,实现智能汽车中道路环境的认知与理解。研究结果表明,与传统机器视觉方法相比,深度学习在处理交通标志、行人和车辆等方面具有明显优势。深度学习技术在智能汽车领域具有广阔的应用前景,它能够感知、预测其他车辆及行人的行为,做出智能驾驶决策,提高行车安全。

车用液压机械无级变速器研究及应用分析

液压机械无级变速器是近年来新发展起来的一种新型车用无级变速器,其在工程机械和农业机械上得到了广泛的应用。车用液压机械无级变速器是一种能够实现连续无级变速的设备,其研究对于车用机械工程领域具有重要的意义。液压传动是一种以液体为工作介质,实现能量传输与控制的一种传动模式。基于此,本次研究将通过对液压机械无级变速器的工作原理和特点进行深入剖析,论述了其在各个机械领域的应用,旨在促进车用行业的进一步发展,以期为相关领域的研究者和工程师提供参考和借鉴。

基于碰撞检测的六自由度工业机器人路径规划研究

工业机器人在自动化生产中发挥着重要作用,但在操作过程中容易发生碰撞,导致损坏或安全隐患。针对这些问题,研究融合轴对齐包围盒和有向包围盒设计出一种混合碰撞检测算法,并以此为基础,将人工势场算法融入快速随机树-连接算法中,设计出一种路径规划优化算法。结果显示,在不同场景中,设计算法的平均检测时间分别为28.3 ms和24.5 ms。此种算法有效缩短了任务完成时间,同时降低了机器人的能耗和运行成本。该算法对工业自动化领域的安全性和效率提升具有重要价值,有助于推动工业智能化的进程。

基于迁移学习的卷积神经网络森林火灾检测方法

传统的卷积神经网络目标检测算法需要使用大量的数据来对网络参数进行训练,会花费大量的时间,并且森林火灾数据属于小样本数据。基于此,提出一种基于迁移学习的卷积神经网络森林火灾检测算法,该算法采用迁移学习的方法训练森林火灾检测网络模型。在建立的森林火灾数据集上进行实验,结果表明使用该算法进行森林火灾检测,准确率可达97%,具有准确率高、误报率低、检测时间短等优点,将其应用在森林火灾检测上具有一定的可行性。