简介:摘要:随着互联网的普及以及移动设备的广泛使用,自媒体已经成为生活、学习、工作展示的一种方式。视频剪辑作为自媒体主体部分之一,其质量需求与日俱增。如何满足自媒体运营者的视频创作需求呢?笔者通过调研,明确利用计算机视觉、音频处理和深度学习等前沿技术来进行设计,可以自动识别视频中的关键剪辑点,实现自动剪辑功能,并匹配合适的音效和特效,提升视频的感染力和视听效果,为用户提供创造一个高效、智能的视频编辑工具,促进创作者创作出更加富有创意和影响力的作品,满足视频创作中的多元化需求。本项目的设计与实现具有一定的应用价值与推广价值。
简介:摘要:我国山地丘陵分布广泛,滑坡等地质灾害时有发生,给我国人民的生命财产造成了极大的危害,给社会经济造成了巨大的损失。目前,人工智能技术已经成为多个科学领域的热门课题,在边坡稳定判别方面也是一个热门课题。该方法无需与传统的物理力学方法一样,通过遥感手段获取边坡信息,在保证数据质量的同时,通过优化模型,实现对边坡稳定状态的快速准确评估,从而实现对边坡的快速准确识别。
简介:摘要:随着技术的不断发展,深度学习在许多领域展现出强大的潜力和优越性,如自然语言处理、图像识别等。本研究则是探究深度学习在建筑结构监测中的应用。研究首先介绍了建筑结构监测的重要性和当前存在的问题,其中着重指出了结构健康监测过程中数据处理复杂、效率低下以及对专业知识依赖度高等挑战。接着,我们引入了深度学习技术,并阐述了这种技术如何优化了建筑结构监测,特别是在预测和识别结构损伤方面的应用,具有较高的准确性和效率。实验结果表明,深度学习方法在建筑结构监测中实施结构健康监测,具有较好的准确性和稳定性,尤其在识别微小裂纹、预测潜在危害方面成效显著。研究表明,深度学习技术的运用,将有力推动建筑结构监测的发展,提高建筑工程安全水平,降低潜在的安全风险。
简介:本文介绍了Kirchhoff积分法叠前深度偏移和波动方程叠前深度偏移两种偏移方法,并通过对Marmousi数据模型和实际数据资料处理,对比叠前深度偏移成像与叠后时间偏移成像和常规叠加剖面的应用效果。实际结果表明:对于速度横向变化剧烈的复杂地质体,叠前深度偏移成像精度更高,适合于城市活动断层的高精度探测。
简介:摘要:该文提出一种基于 FMCW雷达的液面状态检测方法。通过利用 Ti公司的 FMCW雷达 IWR1443对生活中常见场景下的液面状态进行数据采集,结合 Matlab软件对雷达回波数据进行处理得到不同状态下的距离 -多普勒图,最后导入到卷积神经网络模型中实现对五类不同液面状态的检测分类。针对经典 Lenet-5网络模型的不足,本文主要在池化操作方式上、卷积核大小上、网络深度上对 Lenet-5模型结构进行改进,并依据原数据集的大小对比不同学习参数下的训练效果,最终实现了约 99%的识别准确度。