crasher123的博客

原创 《计算机测量与控制》强烈推荐

🔹 期刊级别：已被JST日本科学技术振兴机构数据库收录（2024），并且是北京大学《中文核心期刊要目总览》中的重要期刊，学术影响力巨大！🔹 主办单位：中国计算机自动测量与控制技术协会精心策划，专注于计算机自动化技术与精密测量控制，内容专业而深入！如果你对计算机测量与控制领域的最新发展和技术趋势感兴趣，那就不容错过这本权威期刊——《计算机测量与控制》！无论你是从事测量技术、自动化控制领域的科研人员，还是刚入门的研究生，这本期刊将成为你科研探索的得力助手！📌 国内刊号：CN 11-4762/TP。

原创 DL00916-基于深度学习的金枪鱼各类别目标检测含完整数据集

其中涵盖了金枪鱼的多个品种和不同的环境场景。无论是在学术研究，还是行业应用中，数据集的全面性和高质量将为你的研究工作提供强有力的支持。中，系统能够自动标记出不同类别的金枪鱼，保证识别过程中的高准确性，极大提高了科研数据的处理速度和精度。在繁重的科研任务中，系统的自动化处理可以节省大量时间，让科研人员可以集中精力在更加关键的研究问题上，提升科研效率。基于深度学习的金枪鱼目标检测技术，不仅能够识别不同种类的金枪鱼，还能高效地区分其细微特征。随着深度学习模型在目标检测中的应用不断深化，基于该系统的。

原创 推荐神刊~《计算机与数字工程》

领域的学者与学生，必备的参考资料！无论是选题方向还是研究数据，都能为你的科研提供充足的支持和灵感！的期刊来丰富你的研究内容吗？那你绝对不能错过《计算机与数字工程》！精心打造，凭借雄厚的科研背景，保证期刊内容的。等主流平台收录，确保学术价值和广泛传播！让我们一起紧跟科技潮流，迈向成功！：每月更新，持续为你带来。，让你走在科技最前沿！

原创 DL00914-基于RT-DETR算法的安检X光刀具检测含数据集

传统的安检手段往往效率低下且容易出现误检和漏检，特别是在处理X光图像时，人工检测容易出现疲劳和失误。现在，基于，为你带来和，让安检变得更智能、更可靠。

原创 YOLOv11助力地铁机场安检！！！一键识别刀具

在传统的安检过程中，X光图像分析通常依赖人工判断，不仅工作负担大，而且准确性和效率受限，特别是面对复杂多变的违禁物品形态时，容易出现漏检、误检的情况。基于此，**“基于人工智能的安检X光危险品刀具检测”**这一研究应运而生，旨在利用YOLOv11等深度学习技术，结合高质量的X光图像数据，开发出一个自动化的安检系统。在这一背景下，人工智能（AI）技术，尤其是深度学习和计算机视觉技术，作为当前最前沿的技术之一，为安检领域带来了巨大的变革机会。，特别是在X光图像的自动化分析方面，具有极大的潜力和优势。

原创 DL00347-基于人工智能YOLOv11的安检X光危险品刀具检测含数据集

🚨💡在安全领域，效率与精准度的要求从未如此迫切。作为科研人员，是否一直在寻找一款可以提升安检准确率、减少人工干预、提升检测速度的智能工具？今天，我们为你带来了基于技术的，让安检工作从此不再依赖人工反复确认，全面提升系统智能化水平！🚀。

原创 M00282-P2并联混合动力电动汽车的电池充电持续能源管理系统

我们设计的控制器通过初始化最优的等效因子，并根据当前电池状态（SoC）与目标值之间的接近度动态调整，确保在系统远离目标时能快速收敛，而当接近目标时又能保持稳定性。无论是平稳的速度变化，还是不同坡度的上坡与下坡情境，我们的控制器都能精准适应，保障每一个驾驶周期中的能源利用最大化。那你绝对不能错过我们为你精心设计的控制器实现方案！更妙的是，我们通过调整控制器参数，使得电池充电状态接近上限时，系统自动减少等效因子的数值，充分利用回收能量，在不突破电池限制的前提下，完美结合驾驶周期，帮助电动汽车更高效地运行！

原创 DL00912-基于自监督深度聚类的高光谱目标检测含数据集

这款系统通过最先进的自监督学习技术，结合深度聚类算法，不仅大大提升了高光谱图像目标检测的准确性和效率，更能有效减少对人工标注数据的依赖。此外，我们为您精心准备了丰富的高光谱数据集，涵盖多个领域和应用场景，确保您在实验和研究中能够获得丰富、可靠的数据支持。选择这款基于自监督深度聚类的高光谱目标检测系统，您将获得更高效的研究工具、更精准的检测结果以及更广泛的应用支持，助力您在科研工作中取得突破性进展。在科研的道路上，数据的获取与分析无疑是成功的关键。立即加入，让科研工作变得更智能、更高效！

原创 DL00971-用于高光谱图像分类的双选择融合Transformer网络含数据集

这款模型结合了先进的Transformer架构和双选择融合机制，能够有效处理高光谱图像中的复杂数据，极大提升分类精度。传统的图像分类方法往往难以充分挖掘高光谱数据的潜力，而我们的双选择融合方法，通过同时利用空间信息和光谱信息，精准地捕捉图像特征，提高了分类结果的可靠性和稳定性。无论你是从事遥感监测、环境研究，还是农业监控，这套数据集和模型都能为你的研究提供强大的支持。在高光谱图像分类领域，如何实现高精度、高效率的分类一直是科研人员面临的挑战。，正是为了解决这一问题，特别适用于高光谱图像的分类任务。

原创 DL00786-基于RTDETR的水稻病害检测含完整数据集

该系统采用了RT-DETR模型，能够在复杂的环境中高效识别水稻病害，并且具备极高的鲁棒性，无论是光照变化、角度不同，还是病斑与背景的复杂情况，都能稳定输出准确的检测结果。为了解决这一问题，我们推出了基于RT-DETR的水稻病害检测系统，结合了最新的深度学习算法，能够精准、快速地识别水稻病害。包含多种水稻病害图像，数据集经过精心标注，涵盖了常见的水稻病害类型，适用于模型训练与测试。选择基于RT-DETR的水稻病害检测系统，提升您的研究效率，突破传统检测瓶颈，为农业科研贡献更高效、更智能的解决方案！

原创 DL00967-通过伪样本合成进行零样本侧扫声纳图像分类含完整数据集

通过创新的伪样本合成技术，我们能够在缺乏标注数据的情况下，生成具有高代表性的伪样本数据，极大地丰富了训练集。尤其是在侧扫声纳图像分类中，获取充足的标注数据往往非常困难，影响了研究的进展与结果的准确性。为进一步提升使用体验，我们还提供了完整的数据集，涵盖多种场景与应用，为您的研究提供坚实的基础。无论您是进行环境监测、海洋探测还是其他相关领域的研究，我们的解决方案都能为您提供强有力的支持。无需担心数据瓶颈，从现在开始，利用我们的伪样本合成技术，让零样本图像分类不再是难题。

原创 DL00988-稀疏增强数据transformer船舶AIS轨迹预测含完整数据集

作为研究生和科研人员，是否在进行船舶轨迹预测时遇到数据稀疏、轨迹复杂等问题？现在，我们为你提供一款基于。的船舶AIS轨迹预测工具，帮助你突破科研中的技术难题！，让你的科研工作更高效、更精准！

原创 DL00987-基于深度学习YOLOv11的红外鸟类目标检测含完整数据集

针对科研人员，尤其是研究生们，是否在鸟类目标检测中遇到过数据不够精准、处理困难等问题？现在，我们为你提供一款基于深度学习YOLOv11的。，让你的科研工作更高效、更精准！，帮助你轻松解决这些难题！

原创 DL00981-基于深度学习传感器无人机轨迹异常识别含代码数据集

作为研究生或科研人员，是否在无人机轨迹分析时遇到过如何高效识别异常的问题？，助力你的科研工作，提升数据分析效率！，正是你所需要的解决方案！立即获取这款基于深度学习的。

原创 DL00954-无监督学习的玻璃瓶缺陷检测代码数据集

如果你正在进行缺陷检测、图像处理或质量控制相关研究，那么这套无监督学习的玻璃瓶缺陷检测代码与数据集，将为你的科研工作提供强大的技术支持。无需人工标签，自动学习：通过无监督学习方法，模型能够自动从大量未标注的数据中提取特征，识别并分类玻璃瓶上的各种缺陷，如裂纹、气泡、划痕等。多场景应用：无论是在实验室研究，还是在实际工业生产线上的缺陷检测任务，基于无监督学习的模型都能提供卓越的性能。这款基于无监督学习的玻璃瓶缺陷检测代码与数据集，将为你提供一个高效的工具，助力你的科研项目和实际应用。

原创 DL00956-基于DeeplabV3+的手机屏幕缺陷检测油渍斑点裂缝代码数据集

在图像处理和质量控制领域，手机屏幕上的各种缺陷（如油渍、斑点、裂缝等）一直是科研工作中的重要研究方向。为了帮助科研人员高效解决这一问题，我们推出了。这套工具将大大提升你的研究效率，助力精准检测。

原创 DL00923-基于RT-DETR的河道垃圾检测含完整代码数据集

随着环保问题的日益严峻，河道垃圾污染成为了亟待解决的重要问题。传统的人工检测方式不仅费时费力，而且难以实现实时、高效的垃圾监控。为了应对这一挑战，我们推出了，并提供完整的，助力开发者与环保工作者快速构建智能化的垃圾检测系统，提升河道治理效率。

原创 基于深度学习的手机屏幕缺陷分割模型

在科研过程中，图像处理和数据分析是至关重要的部分，而随着深度学习的飞速发展，越来越多的研究领域开始依赖这一技术来提高效率和精度。如果你在进行图像处理、缺陷检测或与手机屏幕质量相关的研究工作，那么，将是你工作中的得力助手。

原创 到底什么是消融实验？一文给你彻底讲明白

消融实验是一种非常有效的工具，帮助研究人员深入了解模型或系统各个组件的贡献及其重要性。通过系统地消除某些部分，可以为模型设计和优化提供清晰的指导，确保最终得到高效、精确的模型。

原创 DL00872-基于RT-DETR算法的牧场无人机羊群检测计数含代码数据集

随着现代化农业技术的不断发展，传统的牧场管理方式逐渐面临着效率低、成本高的问题。如何通过智能化手段提高牧场管理效率，尤其是在羊群监控与计数上，成为了行业的一大挑战。为了解决这一问题，我们推出了，通过先进的深度学习技术，结合无人机航拍，精确识别和计数羊群，为牧场管理带来革命性的改变。

原创 DL00913-目标检测红外鸟类检测数据集yolo txt格式

鸟类作为生态系统中的重要一环，扮演着维持生物多样性和生态平衡的关键角色。然而，随着环境污染和栖息地减少，鸟类保护工作面临着巨大的挑战。传统的鸟类监测方法往往依赖人工观察，效率低且容易漏检。为了提升鸟类保护工作的效率与精准度，我们推出了，通过结合红外图像与最先进的深度学习技术，实现高效、精准的鸟类自动识别与监测，助力生态保护与科研工作。，能够在不同光照和复杂环境条件下，快速、准确地检测和识别鸟类。该系统提供完整的代码和数据集，用户可以轻松实现鸟类检测的自动化，提升鸟类监测工作的效率和准确性。

原创 DL00921-基于深度学习的风机叶片缺陷检测含代码数据集结果

随着风能产业的飞速发展，风力发电已成为全球清洁能源的重要来源之一。然而，风机叶片的损坏与老化问题依然是影响风机性能与稳定性的重要因素。传统的人工检测方法不仅效率低，且容易错过细小的缺陷，导致无法及时维修，进而影响风机的正常运转。为了应对这一挑战，我们推出了，借助先进的计算机视觉与深度学习技术，实现对风机叶片缺陷的高效、精准检测，显著提高风电场的运维效率。，通过大量叶片图像数据进行训练，能够准确识别叶片表面的小裂纹、腐蚀、划痕等各种缺陷，为风电运维提供强大的技术支持。

原创 DL00906-基于深度学习的玉米苗间杂草检测系统

在现代农业生产中，玉米苗的生长常常受到杂草的威胁，杂草不仅抢夺养分和水分，还可能传播病虫害，严重影响玉米的产量和质量。传统的人工除草方法费时费力，效率低，且容易误伤作物。为了应对这一问题，我们推出了，利用最前沿的人工智能技术，帮助农民精准识别并有效控制杂草，实现高效、精准的除草作业，显著提高玉米的生长环境和产量。，采用了深度学习和计算机视觉技术，能够快速、准确地检测玉米田中的杂草，识别杂草与玉米苗的不同特征，并生成实时监控数据，为农民提供精确的杂草位置和分类信息。

原创 DL00815-基于深度学习的河道垃圾检测系统

随着全球环境问题的日益严重，河道污染已经成为威胁生态平衡的重要因素之一。传统的垃圾检测方式不仅效率低、成本高，还容易受到天气和光线等因素的影响，无法实时、精准地监测到水体中的垃圾。为了应对这一挑战，我们推出了，借助先进的人工智能技术，帮助您高效、精准地识别和处理水域中的垃圾，保护我们的水资源。，结合计算机视觉和卷积神经网络（CNN），能够在复杂的河道环境中自动识别垃圾，进行实时监测。该系统不仅准确性高，还支持多种垃圾分类和高效数据处理，满足不同水域环境下的垃圾检测需求。

原创 DL00911-基于深度学习SwinVit模型的海岸线分割含代码数据集

海岸线作为自然环境的重要组成部分，其变化关系到生态保护、资源管理以及灾害预防等多个方面。然而，传统的海岸线提取方法往往面临着复杂的地形、动态变化的海浪以及不同季节因素的挑战，准确度较低，且处理效率不高。如今，基于的海岸线分割技术，为这一难题提供了解决方案，帮助您实现更加精准、高效的海岸线提取和监测。，利用先进的视觉深度学习技术，结合Swin Transformer与Vision Transformer的优势，能够在复杂的海岸线图像中快速、准确地提取出海岸线边界，适应各种地形与环境条件。

原创 DL00908-基于深度学习的河道垃圾检测含完整代码数据集

我们推出的基于深度学习的河道垃圾检测系统，利用最先进的深度学习技术，结合计算机视觉算法，帮助您精准识别、分类和定位河道中的垃圾。该系统不仅提供了强大的垃圾检测功能，还附带了完整的代码和数据集，方便您快速上手，进行二次开发和个性化优化。简易集成与应用：通过接口简便的集成方式，可以将该系统应用到现有的河道监控系统中，提升垃圾检测的自动化和智能化水平。全面的技术支持：提供的代码和数据集，支持您根据具体需求进行二次开发、调优和扩展，满足不同场景的垃圾检测需求。这里获取完整代码和数据集，开始你的智能垃圾检测之旅！

原创 DL00219-基于深度学习的水稻病害检测系统含源码

完整系统获取见文末水稻病害检测，一直是农业领域的一大难题。传统的人工检测不仅耗时耗力，还容易因经验不足导致漏检或误判。随着深度学习技术的发展，我们为农业带来了一场革命！✨，采用先进的计算机视觉和深度学习算法，能够快速、准确地识别和分类水稻的各种病害。通过高效的图像处理技术，系统能够在几秒钟内完成病害检测，为农民和农业工作者提供科学、精准的决策支持。

原创 分类分割详细指标说明

定义：损失值用于评估模型在训练或测试时的错误程度，越小表示模型预测越精确。其中 AA 是预测集，BB 是实际集，∩∩ 是交集，∪∪ 是并集。优点：MCC 是一种平衡的指标，可以用于评价数据集不平衡的情况。定义：准确率是分类模型最常用的评估指标之一，表示模型正确预测的样本数占总样本数的比例。这里，TPTP 是真正例，TNTN 是真反例，FPFP 是假正例，FNFN 是假反例。定义：召回率是指模型在所有真实为正类的样本中，能够正确预测为正类的比例。定义：精确率是指模型预测为正类的样本中，实际为正类的比例。

原创 DL00518-基于深度学习的水稻病害识别含完整代码数据集

【基于深度学习的水稻病害识别系统】利用先进的深度学习技术，精准识别水稻叶片上的各种病害，准确率高达98%以上。该系统提供完整的代码和丰富的数据集，帮助用户快速搭建病害识别平台，适用于AI新手和专家。通过自动分析水稻叶片图像，系统能及时预警病虫害，减少人工检查的时间和误差，有效提升农田管理效率和作物产量。立即获取资源，开启智能农业新时代！

原创 DL00816-基于深度学习的生菜莴苣病害检测系统

原创 DL00811-基于深度学习芯片缺陷检测代码数据集结果

在芯片生产过程中，由于制造工艺复杂和微观尺度的限制，容易产生各种缺陷，这些缺陷可能影响芯片的性能、可靠性和生产效率。因此，如何准确、快速地检测芯片中的缺陷，成为提升生产效率和产品质量的关键问题。目前，深度学习芯片缺陷检测的研究主要集中在使用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等模型进行缺陷图像的分类和检测，应用场景涵盖了晶圆缺陷检测、封装检测、测试图像分析等方面。：深度学习模型的引入，使得缺陷检测能够实现高度自动化，减少了人工检测的负担，降低了错误率，并提高了生产效率。

原创 Transformer应用于EEG分类的可行性

Transformer在EEG分类中的应用是非常具有可行性的。其强大的序列建模能力、并行处理优势、多尺度特征提取的潜力、对噪声的鲁棒性以及迁移学习的优势，使其在EEG分类任务中能够提供高效且准确的性能，尤其适用于处理复杂和大规模的EEG数据。因此，Transformer模型为EEG信号分析和神经疾病诊断提供了一个有前景的解决方案。

原创 DL00712-EEG抑郁症检测深度学习含4transformer等对比实验

基于脑电图（EEG）信号与深度学习模型进行抑郁症的自动诊断。通过使用来自数据集的EEG信号，结合多种数据预处理技术，包括将信号转换为适合自然语言处理的时间序列数据和频谱图数据，进一步应用了多种深度学习模型（如卷积神经网络CNN、ResNet-18、Transformer和长短时记忆网络LSTM）进行模型训练，并实现抑郁症的自动识别。项目的核心目标是为抑郁症的早期诊断提供一种高效且准确的计算机辅助诊断工具。

原创 DL00434-基于深度学习的玻璃瓶口缺陷检测含数据集

原创 DL00224-基于深度学习的前视声呐水下目标检测完整代码含数据集

原创 X00217-基于对抗图自编码器(GAE)的联邦学习poisoning完整代码

通过监听正常的本地模型和全局模型，攻击者提取正常本地模型之间以及支撑模型的训练数据特征之间的图结构关联。然后，攻击者通过对抗性地重新生成图结构关联，同时最大化FL训练损失，进而使用正常模型的对抗图结构和训练数据特征生成恶意本地模型。

原创 X00097-CoppeliaSim机械臂强化学习工作区内跟踪轨迹任务完整实现

机器人操纵臂使用基于深度强化学习的控制方法，执行在CoppeliaSim仿真场景工作区内跟踪轨迹的任务。

原创 DL00226-基于深度学习的无人机轨迹预测完整代码含数据集

5.数据驱动的方法与深度学习的结合：随着大量无人机飞行数据的积累，数据驱动的方法成为轨迹预测中的主流趋势。2.轨迹预测的挑战：无人机的轨迹预测是一个复杂的任务，需要考虑到多个因素，如环境因素（风速、气温等）、任务要求（路径规划、目标位置等）、无人机自身状态（电池剩余、速度、姿态等）以及与其他飞行物体的碰撞风险。1.无人机技术的快速发展：随着无人机（UAV）技术的不断进步，尤其是在智能控制、计算能力和传感器技术方面的突破，无人机被广泛应用于农业监测、环境监测、物流配送、安防巡逻等领域。

原创 DL00138-基于小波变换yolov5的番茄叶片病害检测含数据集实验结果

原创 X00337-优先经验回放DDQN无人机路径规划算法python

本代码基于深度强化学习（DRL）的无人机路径规划算法，通过联合优化位置、能量和时间截止条件，最大化数据-能量比。路径规划过程被建模并分解为马尔可夫决策过程（MDP），然后使用优先经验回放双深度Q网络（PER-DDQN）模型来计算最优解。此外，采用一种时间约束奖励函数和改进的自适应上置信度界限（UCB）探索函数，用以平衡DRL算法中的探索与开发，从而使得所提出的算法能够快速且平稳地收敛。仿真结果表明，与传统方法相比，所提算法在数据收集过程中表现出更好的路径选择、更低的执行时间以及更高的数据-能量比。