简介：摘要：目标检测算法在不断更新迭代，从20世纪90年代至今，目标检测领域已经发生了翻天覆地的变化。本文简要梳理了目标检测算法的发展历程，重点对YOLOv1和YOLOv3两代算法进行了详细讨论，同时还探讨了YOLO算法在农业、工业、医学和遥感监测等领域的广泛应用，并展望了其未来的发展潜力。

简介：【摘要】随着城市化进程的加快，各地建筑数量与规模日渐攀升。随之而来的是城市建筑火灾事故步履，火灾极易导致毁灭性与灾难性后果，造成巨额经济损失的同时，危及公众生命财产安全。因此提升火灾预测准确性，必须借助智能火灾检测方法。本文基于yolo算法，设计出一种火灾检测智能机械臂小车，旨在实现火灾的实时检测，并在最短时间内应对可能的火灾安全隐患。

简介：摘 要：垃圾造成的环境污染日益严重，现有的垃圾分类技术难以对大规模垃圾进行有效分类，因此人工智能技术在垃圾分类领域的应用成为近期的热点。本文分析了现有的智能垃圾分类模型，采用最新的YOLO v8目标检测算法对垃圾进行智能分类。该模型可以实现垃圾的智能识别、分类和回收，有效提高了智能垃圾分类领域的垃圾识别和分类效率。

简介：摘要：本研究基于YOLO V7算法，针对建筑施工人员事故数据，设计了一种检测模型。首先，进行了YOLO V7算法原理回顾，为后续模型设计奠定基础。其次，提出了基于该算法的建筑施工人员事故检测模型，并设计了模型训练与优化策略。实验结果表明，该模型在精度、召回率和F1值等指标上均取得了良好表现。进一步的实验结果分析与讨论显示，模型在检测建筑施工现场事故方面具有较高的可靠性和效率。

简介：摘 要：鸟巢是造成铁路接触网供电中断的主要隐患之一。当前的管控手段主要依靠人工添乘和2C图像智能分析+人工判读，工作量大、劳效低、疏漏多，特别是在鸟巢爆发季，无法达到实时管控、避免接触网跳闸的目标。针对该现状，开发出一种利用YOLO v5智能识别系统，对2C数据预先标记处理，再对标记数据进行确认，可以大大提高2C数据的分析速度和效果。通过实际运用，该系统对成型鸟巢识别率达90%以上，极大地提高了分析效率，确保了接触网供电安全。

简介：摘 要：鸟巢是造成铁路接触网供电中断的主要隐患之一。当前的管控手段主要依靠人工添乘和2C图像智能分析+人工判读，工作量大、劳效低、疏漏多，特别是在鸟巢爆发季，无法达到实时管控、避免接触网跳闸的目标。针对该现状，开发出一种利用YOLO v5智能识别系统，对2C数据预先标记处理，再对标记数据进行确认，可以大大提高2C数据的分析速度和效果。通过实际运用，该系统对成型鸟巢识别率达90%以上，极大地提高了分析效率，确保了接触网供电安全。

简介：摘 要：为了能够有效解决类肤色背景下图像中高效分割静态手势困难的问题，本文将利用质心分水岭算法的静态手势分割算法模型，通过实验发现，该模型对于静态手势的识别率已经达到97.63%。

简介：摘要：计算电磁学已成为解决复杂电磁工程问题最有效的方法之一，本文对现有的电磁仿真算法总结，并提出电磁仿真算法的选取建议。

简介：摘要：控制算法作为工程学和应用科学中的基石之一，其理论和实践一直是技术进步的重要推动力。随着科技的飞速发展，对复杂系统的控制需求日益增长，控制算法的设计和应用也变得更加多样化和精细化。与此同时，网络图作为一种强有力的模型，能够描述和分析控制算法中的相互作用和信息流动。计算机算法显示技术的发展，为控制算法网络图的可视化提供了新的视角和工具，使得我们能够更加直观地理解控制过程和系统行为。本文旨在探讨控制算法理论及其在网络图计算机算法显示中的应用，分析当前的研究进展，并展望未来的发展方向。

简介：【摘要】《数学课程标准》指出：鼓励算法多样化和解决问题策略的多样化。由于学生生活背景、知识经验、思维发展和思考角度的不同，他们对数学问题的认识也会不同，所使用的方法必然也是多样，教师就应尊重学生的想法，鼓励学生独立思考，提倡计算方法的多样化。

简介：摘要：去雾算法是图像处理领域的重要研究方向，旨在消除图像中由雾霾引起的视觉模糊和降低对比度的效果。传统的去雾算法主要包括暗通道先验算法、单幅图像去雾算法、多尺度Retinex算法等。近年来，基于深度学习的去雾算法逐渐兴起，利用深度卷积神经网络（CNN）学习大量数据中的复杂规律，取得了较好的效果。不同的去雾算法有各自的优缺点，可以根据具体需求选择合适的算法进行应用。在实际场景中，也可结合不同算法的优势来提高去雾效果。

简介：

简介：摘 要：倡导“算法多样化”是新课标中数学运算内容中的教育教学重点知识点，不仅是教师在课堂教育教学中传授知识的关键内容，也是学生们学习数学运算过程中的需求与发展。激励学生算法多样化，并不断鼓励他们勇于创新、优化算法，既有利于教师在教育教学中充分调动学生们的积极性与创新性，同时可以转变学生们的学习与思维方式，体验到解题正确带来的荣誉感，更重要的是可以优化学生们的解题思路。所以算法的多样化的最终归宿就是算法的优化。

简介：摘要 随着人工智能技术的不断发展，深度学习正在迅速崛起.它可以把复杂的信息结构转换成更加简单易懂的模型，并且可以根据不同的模型结构，快速地提取出更多的信息，这使得它可以更好地帮助人类理解和预测未来的行业，比如图像处理、语音处理和自动驾驶。因此，将深度学习算法应用于推荐系统具有十分重要的意义。

简介：

简介：摘要：本文基于EMD算法，对其在信号分析领域应用进行了深入的探讨。文章介绍了EMD算法的原理和特点和其在信号分解和频谱分析方面的优势。并且结合实际应用案例，展示了EMD算法在生物医学、工程领域等多个领域的广泛应用前景，具有重要的理论意义和实际应用价值。

简介：

简介：摘要：本文深入探讨了机械臂运动路径优化算法，特别是基于遗传算法的优化策略。通过设计适应度函数和编码方式，实现了机械臂运动路径的高效优化。仿真实验验证了所提策略在减少能耗、缩短运动时间和提高运动轨迹平滑性方面的显著效果。与现有算法相比，本文方法在多个评价指标上表现更优，显示出良好的鲁棒性和计算效率。研究结果为机械臂运动路径优化提供了一种有效的技术手段，对推动工业自动化和机器人技术的发展具有重要意义。

简介：【摘要】随着计算机视觉技术的日益成熟，人脸识别技术正逐渐成为社会安全、金融支付等领域的研究热点。传统的基于统计的方法在处理复杂场景和多姿态人脸时仍然面临诸多瓶颈。为了提高人脸识别的准确性和效率，研究者们开始尝试将先进的统计学习算法应用于人脸识别领域。本文旨在梳理和总结基于统计的人脸识别算法的基本原理，分析不同类型算法的优点与不足，探讨它们在实际应用中的表现，并对未来的研究方向提出建设性意见。

简介：摘要：屏蔽门在我们的生活中被广泛使用，无刷直流电机为其提供主要的动力来源，本文基于屏蔽门的电机控制系统进行研究，在传统PID控制算法的基础上，提出了对于无刷直流电机转速的模糊PID控制算法，并通过建立MATLAB/Simulink模型仿真验证，得出采用模糊PID控制算法拥有更好的控制效果。