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改进SSD的安全帽检测方法_李明山

施工人员佩戴安全帽是安全生产的重要一环,为保障工人生命安全,同时克服传统人工巡检费时费力的缺点,提出了一种基于Single Shot MultiBox Detector(SSD)改进的安全帽检测新方法。

  • 2023-02-03
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基于面向对象—深度学习的闽...海岸带地区湿地动态遥感分析_路春燕

海岸带湿地具有重要的生态价值和经济开发价值,明确其时空变化特征与影响因素对于维持区域生态系统平衡和可持续发展具有重要意义。

  • 2023-02-03
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融合多源时序遥感数据大尺度不透水面覆盖率估算_李方刚

不透水面信息是监测城市扩张及区域生态环境变化研究的重要指标,基于遥感技术对地表不透水面信息进行快速提取具有重要意义。

  • 2023-02-03
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化工过程的智能混合建模方法及应用_张梦轩

随着人工智能技术和配套数据系统的快速发展,化工过程建模技术达到了新的高度,将多个机理模型和数据驱动模型以合理的结构加以组合的智能混合建模方法,可以综合利用化工过程的第一性原理及过程数据,结合人工智能算法以串联、并联或者混联的形式解决化工过程中的模拟、监测、优化和预测等问题,建模目的明确,过程灵活,形成的混合模型有着更好的整体性能,是近年来过程建模技术的重要发展趋势。

  • 2023-02-03
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引入注意力机制的YOLOv5安全帽佩戴检测方法_王玲敏

对于钢铁制造业、煤矿行业及建筑行业等高危行业来说,施工过程中佩戴安全帽是避免受伤的有效途径之一。针对目前安全帽佩戴检测模型在复杂环境下对小目标和密集目标存在误检和漏检等问题,提出一种改进YOLOv5的目标检测方法来对安全帽的佩戴进行检测。

  • 2023-02-03
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融合环境特征与改进YOLOv4的安全帽佩戴检测_葛青青

目的 在施工现场,安全帽是最为常见和实用的个人防护用具,能够有效防止和减轻意外带来的头部伤害。 但在施工现场的安全帽佩戴检测任务中,经常出现难以检测到小目标,或因为复杂多变的环境因素导致检测准确率降低等情况。

  • 2023-02-03
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联合GEE与多源遥感数据的黑龙江流域沼泽湿地信息提取_宁晓刚

湿地是地球上最重要的生态系统之一,在维持全球生态环境安全等方面发挥着举足轻重的作用。由于湿地独特的水文特征,传统的湿地监测需要耗费大量的人力和财力,对于大尺度的湿地信息提取更是困难重重。

  • 2023-02-03
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改进YOLOv5的轻量级安全帽佩戴检测算法_杨永波

针对现有的对安全帽佩戴检测算法的参数多、网络复杂、计算量大、不利于在嵌入式等设备进行部署,且对遮挡目标辨别度差等问题,提出了一种改进的轻量级的安全帽检测算法YOLO-M3,先将YOLOv5s主干网络替换为MobileNetV3来进行特征提取,降低了网络的参数量和计算量。

  • 2023-02-03
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