本文選題：深度學(xué)習(xí)　切入點：施工場景　出處：《中國安全科學(xué)學(xué)報》2017年05期

【摘要】：為實現(xiàn)隱患場景識別和施工安全泛場景數(shù)據(jù)智能化處理,在分析場景構(gòu)成因素基礎(chǔ)上,將施工場景劃分為不安全行為場景和不安全物態(tài)場景2類。結(jié)合圖像語義層次的劃分,應(yīng)用深度學(xué)習(xí)方法提取對象語義、空間關(guān)系語義、場景語義和行為語義,進(jìn)而依據(jù)施工安全泛場景數(shù)據(jù)理論,得到圖像語義信息與泛場景數(shù)據(jù)對應(yīng)關(guān)系。選取建筑施工現(xiàn)場照片為樣本源,采集施工不安全行為場景數(shù)據(jù),驗證應(yīng)用基于深度學(xué)習(xí)的方法處理泛場景數(shù)據(jù)的可行性。結(jié)果表明:通過深度學(xué)習(xí)提取圖像語義,可以自動采集不安全行為和不安全場景泛物態(tài)數(shù)據(jù),提高場景數(shù)據(jù)處理效率。
[Abstract]:In order to realize the identification of hidden trouble scene and the intelligent processing of the universal scene data of construction safety, the construction scene is divided into two categories: unsafe behavior scene and unsafe material state scene, based on the analysis of the factors of scene composition.Combined with the classification of image semantic level, the object semantics, spatial relation semantics, scene semantics and behavior semantics are extracted by using the depth learning method, and then based on the construction safety pan-scene data theory.The relationship between image semantic information and pan-scene data is obtained.The construction site photos are selected as the sample source to collect the construction unsafe behavior scene data and verify the feasibility of using the method based on depth learning to deal with the pan-scene data.The results show that extracting image semantics through deep learning can automatically collect unsafe behavior and pan-state data of unsafe scenes and improve the efficiency of scene data processing.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)(北京)資源與安全工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助(51674268)
【分類號】：TP391.41;TU714

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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6 郭，

本文編號：1724925