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詞條說明
深度卷積神經網絡的特征檢測通過訓練數據來進行學習,避免手工顯式提取特征,而是從訓練中學習特征,且同一特征映射面上的神經元權值相同,網絡可以并行學習,權值共享降低了網絡的復雜性,可以將多維的圖像數據直接輸入到網絡中,從而避免特征提取和分類過程中數據重建的復雜度,項目擬采用卷積神經網絡無監督構建特征,通過卷積神經網絡的前向傳播、反向傳播以及梯度下降三個階段的反復迭代,自適應提取圖像的特征向量,實現圖
鐵路道口與調車頂送作業事故的本質問題在于信息不對稱,即司機無法準確掌握車列推進前方線路的情況。在智能技術快速發展的今天,利用高清圖像技術,無線傳輸技術、解決道口與頂送作業的前方瞭望問題,成為調車作業防護技術的必然發展方向。鐵路現場圍繞道口與調車頂送作業的前方瞭望電子化進行了很多技術探索,技術難點在于前端高清圖像回傳機車的延時過大,長距離頂送圖像卡死、晚上圖像模糊等難以滿足頂送作業防護的實時性要求。
機車AI視覺系統是一種的智能駕駛輔助系統,它利用人工智能和機器視覺技術,為機車提供的駕駛輔助。該系統能夠識別和分析機車周圍的環境,提供實時駕駛信息,幫助機車駕駛員做出、的駕駛決策。機車AI視覺系統的功能包括:1. 道路識別:系統能夠自動識別道路標識,如車道線、交通信號燈等,幫助機車保持行駛在正確的車道上,并根據交通信號做出相應的駕駛決策。2. 障礙物識別:系統能夠識別和分析機車前方的障礙物,如其他
提高機車在運動中軌道部件狀態的檢測和異常預警,提高檢修運用質量,加強機車檢修作業質量的監控至關重要。鐵軌結構受環境因素變化大,人工對其檢查需要大量的時間和人力,針對現有的鐵軌故障檢測手段存在的不足,采用機器視覺(變化檢測)對運行中軌道的可視結構異常進行實時分析自動預警的技術方案,該系統采用模塊化設計方法,集成了高速控制技術、高速圖像采集技術、軌道標注技術、高清圖片自動拼接技術以及軌道異常報警等關鍵
公司名: 深圳龍鐵高科技術有限公司
聯系人: 邵旺龍
電 話: 0755-82596822
手 機: 13826575588
微 信: 13826575588
地 址: 廣東深圳龍崗南灣街道布沙路深馬工業園A棟502A-502B-502C
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網 址: fujilong.b2b168.com
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