基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
文章首先从算法相关软件及平台、GPU工作站、夜间林火和白天林火数据库等方面对林火图像识别算法实验环境简要分析,然后从图像特征提取、分类算法、图像特征与算法结合等方面对传统林火图像识别特征和算法简要分析,最后分别从夜间林火识别和白天林火识别阐述基于深度学习的林火图像识别算法及实现思路,为相关人员提供参考.
推荐文章
基于深度学习的图像识别技术研究综述
图像识别
CNN
R-CNN
SPP-Net
FastR-CNN
基于深度学习的肺部肿瘤图像识别方法
样本扩充
迁移学习
深度学习
归一预处理
医学图像识别
基于深度学习的图像识别算法研究
深度学习
图像识别算法
深度神经网络
卷积神经网络
利用卷积神经网络改进迭代深度学习算法的图像识别方法研究
深度学习
卷积神经网络(CNN)
自适应
图像识别
层次化迭代
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于深度学习的林火图像识别算法及实现探究
来源期刊 长江信息通信 学科 工学
关键词 深度学习 林火图像识别 算法 实现
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 技术创新
研究方向 页码范围 29-31
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-1131.2022.01.010
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2022(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
深度学习
林火图像识别
算法
实现
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
论文1v1指导