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机译:使用基于CNN的时空方法的实时驱动状态监控*
Neslihan Kose; Okan Kopuklu; Alexander Unnervik; Gerhard Rigoll;
机译:利用深层学习的速率诊断稻叶病的实时方法R-CNN框架
机译:基于CNN方法监测低空UAV图像的沥青路面老化和损坏条件
机译:基于CNN的3D补丁注册方法,用于集成顺序模型以支持进度监视
机译:基于CNN模型的驾驶员监控系统:注意力水平检测方法
机译:使用协作式多智能体系统实时监控和估算时空过程,以提高态势感知能力。
机译:基于掩码R-CNN的起重机驾驶员安全距离识别
机译:使用预先训练的CNN模型和LSTM方法,基于时空特征提取的人体动作识别
机译:道路交通监控系统提供实时警告信息-使用间隔开的显示标志进行控制,以警告接近的驾驶员交通或道路状况
机译:朝着驾驶员情况的实时估计意识:基于移动对象的眼睛跟踪方法
机译:基于CNN的CNN学习方法和学习设备,基于CNN适用于客户要求,例如使用目标对象合并网络和目标区域估计网络和测试方法和使用相同的测试方法和测试设备以用于多摄像机或环绕式 查看监控
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