基于TensorFlow的交通标志识别系统研究

在经济快速发展、人们生活水平逐渐提高的同时,社会上行驶的车辆数目迅速增多,交通拥堵现象成为常态,并且交通事故也频频出现,对社会造成了巨大损失。基于此种形势,无人驾驶领域的智能交通系统受到很多人的关注。TensorFlow是近年来比较流行的深度学习框架,本文将基于TensorFlow实现卷积神经网络模型,并解决交通标志识别的实际应用。     

物理化学课堂导入方向讨论

物理化学是一门逻辑性和理论性较强的学科,需要学生具有一定的逻辑思维和理论基础,在刚开始学习物理化学理论课程时,学生难免会对抽象的理论知识感到枯燥,从而导致学习积极性降低。利用良好的课堂导入可以激发学生的学习兴趣,唤起学生的求知欲,迅速进入学习状态,启发学生探究性思维,提高课堂效率。本文以好奇心和利益为课堂导入方向,例举了一些比较成功的教学实例。     

基于多尺度滤波的视网膜血管分割算法

眼底视网膜血管图像的纹理与结构信息可作为医学对相关疾病诊断的重要依据。针对视网膜血管存在伪影与尺度结构复杂等难题以及微血管分割较低等问题,提出一种基于多尺度滤波的有监督学习视网膜血管分割算法。采用二维K-L变换综合分析彩色图像三通道的频带信息得到视网膜灰度图像,并利用受限对比度直方图均衡化增强血管与背景的对比度,利用Retinex降低伪影与视盘的干扰;由多尺度高斯匹配滤波、多尺度形态学滤波、Frangi滤波以及2D-Gabor滤波提取相关血管特征,并将提取好的特征集由AdaBoost初步提取血管;利用血管连通域信息去除初分割结果的非血管像素,获得最终的血管图像。该算法在DRIVE与STARE数据集上实验,准确率分别达到96.34%与95.83%。     

基于深度学习的IPTV视频用户行为分析方法研究

IPTV视频业务的复杂性和多样性使其难以充分发挥运营商技术优势。借助深度神经网络DNN模型对IPTV视频用户进行用户行为分析。利用深度学习算法对用户点播视频活跃度实施精确分类,从而帮助IPTV服务提供商合理配置资源,同时为终端用户提供更高效优质的服务。实验结果表明,与现有的方法相比,该方法收敛快,分类准确率达93%。