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摘要:
人类所接触的外界信息大约有80%属于视觉信息,是其最主要的信息来源.目标检测与跟踪是计算机视觉研究领域的热门课题,它融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制等许多领域的前沿技术,在智能交通系统、环保监测、危险源识别等诸多领域得到了广泛的应用[1].而近些年兴起的深度学习在特征提取与模型拟合方面显示了其独特的潜力和优势,因此,基于深度学习的目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点,并且已有一些研究关注深度学习在图像识别方面的应用.文章重点介绍了深度学习在环保督察领域的研究方向和应用场景,包括图像目标识别、状态特征提取、目标判定和智能分析,并对相关识别方法和状态特征提取进行了描述,分析了传统方式下环保督察中存在的问题,指出了深度学习在环保督察领域中的作用,提出对应的技术解决方案,并指出了改进的方向.
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文献信息
篇名 深度学习技术在环保督查工作中的应用研究
来源期刊 信息通信 学科 工学
关键词 人工智能 深度学习 环保督察 视频监控
年,卷(期) 2017,(11) 所属期刊栏目 信息工程
研究方向 页码范围 80-82
页数 3页 分类号 TP18
字数 2825字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-1131.2017.11.035
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 茆云霞 2 10 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
人工智能
深度学习
环保督察
视频监控
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息通信
月刊
1673-1131
42-1739/TN
大16开
湖北省武汉市
1987
chi
出版文献量(篇)
18968
总下载数(次)
92
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34323
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