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Particle-swarm-optimization
- 微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO算法)源于鸟群和鱼群群体运 动行为的研究,是一种新的群体智能优化算法,是演化计算领域中的一个新的分支。它 的主要特点是原理简单、参数少、收敛速度较快,所需领域知识少。该算法的出现引起 了学者们极大的关注,已在函数优化、神经网络训练、组合优化、机器人路径规划等领 域获得了广泛应用,并取得了较好的效果。尽管粒子群优化算法发展近十年,但无论是 理论分析还是实践应用都尚未成熟,有大量的问题值得研究。 -
afforge_src
- AForge.NET 是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的,他包括计算机视觉与人工智能,图像处理,神经网络,遗传算法,机器学习,机器人等领域。-AForge.NET is a C# framework designed for developers and researchers in the fields of Computer Vision and Artificial Intelligence- image processing, neural networks, genetic
camera-calibration
- 本文成功的开发了足球机器人视觉识别系统,首先应用基于LVQ神经网络的颜色识别算法进行指定颜色属性的物体的识别,接着提出小球和机器人小车的识别算法,应用训练收敛后的神经网络进行摄像机隐式标定。-In this paper, the successful development of soccer robot vision recognition system, first applied to identify the properties of the specified color based
caffe-201701
- 在linux平台上运用caffe使用神经网络算法对图像进行分类,预测。在计算机视觉中(机器人视觉中)占主导作用。(On the Linux platform, Caffe is used to classify and predict the image using neural network algorithm. It plays a dominant role in computer vision (robot vision).)