中文版 | English

在结果中检索

CASIA OpenIR

浏览/检索结果: 共5条，第1-5条 帮助

限定条件    
已选(0)清除 条数/页：   排序方式：
Instance segmentation of apple flowers using the improved mask R-CNN model 期刊论文
biosystems engineering, 2020, 期号: 193, 页码: 264-278
作者:  Tian YN(田雨农)
Adobe PDF(4718Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：193/53  |  提交时间：2022/01/06
Apple flower images acquisition  Apple flower images acquisition  Deep learning  MASU R-CNN  Instance segmentation  
Artificial Intelligence Applications in the Development of Autonomous Vehicles: A Survey 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2020, 卷号: 7, 期号: 2, 页码: 315-329
作者:  Yifang Ma;  Zhenyu Wang;  Hong Yang;  Lin Yang
浏览  |  Adobe PDF(2175Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：173/51  |  提交时间：2021/03/11
Artificial intelligence (AI)  autonomous vehicles (AVs)  deep learning (DL)  motion planning  perception  self-driving  
Spectral-spatial Classification of Hyperspectral Images Using Signal Subspace Identification and Edge-preserving Filter 期刊论文
International Journal of Automation and Computing, 2020, 卷号: 17, 期号: 2, 页码: 222-232
作者:  Negin Alborzi;  Fereshteh Poorahangaryan;  Homayoun Beheshti
浏览  |  Adobe PDF(1128Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：178/60  |  提交时间：2021/02/22
Hyperspectral image  remote sensing  the hyperspectral signal subspace identification (HYSIME)  edge-preserving filter  classification  support vector machine.  
Ground-level Ozone Prediction Using Machine Learning Techniques: A Case Study in Amman, Jordan 期刊论文
International Journal of Automation and Computing, 2020, 卷号: 17, 期号: 5, 页码: 667-677
作者:  Maryam Aljanabi;  Mohammad Shkoukani;  Mohammad Hijjawi
浏览  |  Adobe PDF(1159Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：104/33  |  提交时间：2021/02/22
Ozone prediction  machine learning  neural networks  supervised learning  regression.  
Instance segmentation of apple flowers using the improved mask R-CNN model 期刊论文
BIOSYSTEMS ENGINEERING, 2020, 卷号: 193, 页码: 264-278
作者:  Tian, Yunong;  Yang, Guodong;  Wang, Zhe;  Li, En;  Liang, Zize
Adobe PDF(4718Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：419/114  |  提交时间：2020/06/02
Apple flower images acquisition  Image augmentation  Deep learning  MASU R-CNN  Instance segmentation