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计算机视觉

介绍：计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。
主题：计算机视觉 计算机视觉系统 图像处理 目标检测 目标跟踪
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主题

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机构

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  • 930 篇 华南理工大学
  • 897 篇 东南大学
  • 842 篇 北京理工大学
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作者

  • 65 篇 王伟
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  • 57 篇 陈鹏
  • 57 篇 张伟
  • 54 篇 王润生
  • 52 篇 韩程伟
  • 51 篇 刘洋
  • 45 篇 张磊
  • 44 篇 张楠
  • 43 篇 廖桂生
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  • 40 篇 王鹏
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  • 37 篇 王勇
  • 37 篇 李鹏
  • 36 篇 王强
  • 35 篇 陈颖
  • 35 篇 黎湘

语言

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  • 1 篇 其他

专题定制

基于改进YOLOv5s的小目标检测算法
贵向泉 秦庆松 孔令旺 
兰州理工大学计算机与通信学院 甘肃兰州730050甘肃省气象信息与技术装备保障中心气象数据质量控制室 甘肃兰州730020
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基于深度学习的鱼类识别相关技术研究现状及展望
汤永华 张志鹏 林森 刘兴通 张志佳 
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卷积神经网络在肝癌病理图像诊断中的应用综述
邵润华 刘静 马金刚 王一凡 陈天真 李明 
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基于机器学习的铝熔体夹渣自动检测技术
白蕊 胡勇 金泽发 刘宏泉 闫志杰 
太原科技大学材料科学与工程学院 太原030024宁夏大学材料与新能源学院 银川750021栋梁铝业有限公司 湖州313000中北大学材料科学与工程学院 太原030051特殊环境先进金属材料山西省重点实验室 太原030051
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数学科学学院郭蔚团队开发首款国产通用型科学计算软件图像处理工具箱
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基于双流YOLOv4的金属表面缺陷检测方法
徐浩 李丰润 陆璐 
华南理工大学计算机科学与工程学院 广州510640
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采用经量级卷积神经网络的电力线路故障检测方法
常荣 杨传旭 刘开文 
云南电网有限责任公司玉溪供电局 玉溪653100
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基于机器视觉的精梳毛条中草刺的在线检测方法研究
崔文胜 王晓 刘美娜 
烟台南山学院 山东烟台265706
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长时间积累下雷达高速目标检测算法综述
徐环 尚尚 石依山 
江苏科技大学海洋学院 镇江212000
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基于改进CeiT的GTAW焊接熔透状态识别方法
王颖 高胜 
东北石油大学 大庆163318
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