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深度卷積神經網絡的特征檢測通過訓練數據來進行學習,避免手工顯式提取特征,而是從訓練中學習特征,且同一特征映射面上的神經元權值相同,網絡可以并行學習,權值共享降低了網絡的復雜性,可以將多維的圖像數據直接輸入到網絡中,從而避免特征提取和分類過程中數據重建的復雜度,項目擬采用卷積神經網絡無監督構建特征,通過卷積神經網絡的前向傳播、反向傳播以及梯度下降三個階段的反復迭代,自適應提取圖像的特征向量,實現圖
記得,喬布斯說過一句話:“只有偏執狂,才能改變歷史,所有的發明家,都是破壞性的活動”今天蘋果所有的創新,都是來源于從0至N,在自己的認知領域,你不需要懂,只聽我的,讓用戶把時間花在有意義的事情上龍龍鐵高科重新定義電子添乘系統,基于破壞性的基因,與其長期在這個領域里面深耕,做出了一個大膽創新的舉措,一切都是為了,我們只做細分化領域里面的一個“螺絲釘” 極致工匠,感動客戶為目標,持續為用戶創造大的價值
鐵路無小事,龍鐵高科發現每一次嚴重事故的背后,都是由輕微與未逐事故,以及許多隱患形成的,很多時候,沒有發現大問題,并不表示就是的,如能及時的對輕微與未逐事故進行提前預知,而非事后分析,把有可能出現的隱患扼殺在萌芽狀態。傳統機車電子添乘系統主要是通過人員監控和錄像來實現防護,通常存在以下幾種情況:1、 在行車過程中,司乘人員無法顧及所有監控攝像機場景;2、 監控人員要24小時盯著畫面,工作強度大、疲
1 .機車定位目前機車定位主要靠輪速傳感器和GPS/北斗定位。使用輪速傳感器累計里程存在誤差累積問題,GPS定位精度易受信號干擾和遮擋,在山區誤差較大,在隧道內無法工作。位置新率只有1Hz ,不能滿足實際需求。衛慣組合是將衛星技術與慣導航技術相互組合,實現優勢互補,既保證在正常情況下定位精度小于1米,定位頻率達到100Hz,也能保證在山區、隧道內部的定位精度不受影響,同時還能輸出準確的方向和姿態。
公司名: 深圳龍鐵高科技術有限公司
聯系人: 邵旺龍
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地 址: 廣東深圳龍崗南灣街道布沙路深馬工業園A棟502A-502B-502C
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