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基于小樣本深度學(xué)習(xí)的通風(fēng)柜櫥窗狀態(tài)識(shí)別方法

發(fā)布時(shí)間:2021-04-09 23:27
  當(dāng)實(shí)驗(yàn)人員離開(kāi)化學(xué)實(shí)驗(yàn)室時(shí),未及時(shí)關(guān)閉通風(fēng)柜櫥窗會(huì)造成嚴(yán)重的安全隱患以及能源浪費(fèi),且目前缺乏有效的信息化管理手段。本文利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)非接觸性、可擴(kuò)展性強(qiáng)的優(yōu)勢(shì),提出了基于小樣本深度學(xué)習(xí)的通風(fēng)柜櫥窗狀態(tài)識(shí)別方法。首先對(duì)監(jiān)控視頻進(jìn)行預(yù)處理,基于運(yùn)動(dòng)特征和幾何先驗(yàn)提取出通風(fēng)柜櫥窗區(qū)域;然后對(duì)改進(jìn)的多尺度空洞原型網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,準(zhǔn)確識(shí)別出通風(fēng)柜櫥窗的狀態(tài)。在實(shí)際應(yīng)用中,結(jié)合改進(jìn)的人員檢測(cè)算法有效減少了識(shí)別次數(shù)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該方法的準(zhǔn)確率較卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提升了10.95%,并且對(duì)光照變化的魯棒程度較高,可有效滿足化學(xué)實(shí)驗(yàn)室的日常安全管理要求。 

【文章來(lái)源】:華東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,46(03)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】:8 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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本文編號(hào):3128497

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