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在大型锅炉、钢铁和其他制造业工厂中,正确佩戴安全帽是进入现场的前提。但是在现实场景中,由于各种原因,工人伤亡事故中没有正确佩戴安全帽而导致的事故占比一直较高。为了减少该类事故的发生,对深度学习、人工智能展开了研究,采用了卷积神经网络的方法。首先,对相关数据集标定,将数据集总体分为三种类别,针对标定好的数据,使用迁移学习的训练方式训练YOLOv3网络。接着,使用该参数和模型对监控视频数据检测人形和安全帽的类别和位置。最后,对检测的三种类别计算相关交并比,并以此判断工人是否正确佩戴安全帽。该算法创新性地将YOLOv3网络模型和交并比算法结合,对网络输出的类别和位置信息再细化处理,提高了检出的准确性,降低了误识别率。试验结果表明,该算法可以满足安全帽佩戴检测中的实时性要求,同时能够准确检出未佩戴安全帽的人员并通知有关人员。 相似文献
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为了满足指数级增长的大数据存储需求,现代的分布式存储系统需要提供大容量的存储空间以及快速的存储服务.因此在主流的分布式存储系统中,均应用了纠删码技术以节约数据中心的磁盘成本,保证数据的可靠性,并且满足应用程序和客户端的快速存储需求.在实际应用中数据往往重要程度并不相同,对数据可用性要求不一,且不同磁盘的故障率和可靠性动态不一的特点,对于传统RAID存储方式包括基于纠删码的存储系统提出了新的挑战.本文提出了一种面向数据可用性和磁盘可靠性动态要求的灵活自适应纠删码存储设计On-demand ARECS(On-demand Availability and Reliability Oriented Adaptive Erasure Coded Storage System),根据存储后端数据可用性和磁盘可靠性的多个维度进行设计,综合确定纠删码编码策略和存储节点选择,从而减少存储冗余度和存储延迟,同时提高数据可用性和存储可靠性.我们在Tahoe-LAFS开源分布式文件系统中进行了实验,实验结果验证了我们的理论分析,在保证具有多样性要求的数据可用性和磁盘可靠性的前提下,明显减少了数据冗余度和存储延迟. 相似文献
993.
交通预测在智能交通中有着重要的意义和应用.由于交通数据的复杂性和高度的非线性,精确的交通预测的核心挑战在于如何对复杂的空间相关性和时间动态建立模型.在现实生活中,我们发现:1)区域间的空间依赖是动态的;2)时间依赖有日和周的模式,但由于有动态时间变化,它不具有严格周期性.为了解决这两个问题,我们提出了一个新的时空注意力网络(STAN),该模型的主要思想是区域间的动态相似性用一个门控机制学习,长期周期性时间转移现象由一个周期性注意力转移机制来学习,并考虑交通道路、天气状况等外部因素.通过与不同的方法在两个数据集上进行评估,实验结果表明,我们提出的模型有更好的准确性. 相似文献
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文章以手机数据存储和恢复为研究目的,对目前主流的手机操作系统,即Java非智能手机操作系统、塞班非智能与智能手机操作系统,分别将其数据的删除和恢复等进行对比分析,总结数据存储结构和存储方式,归纳手机数据恢复的方法,以期有效解决日常数据丢失等相关问题。 相似文献
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1应运而生的"自带设备(BYOD)"策略如今,随着移动设备销量节节攀升,越来越多员工希望将自有移动设备用于业务目的,这使得员工管理成为一项艰巨的任务。全球知名调研机构IDC的数据显示,2011年全球智能手机出货量预计将达到4.72亿部,而2010年为3.05亿部。据IDC预计,这一数字有望在2015年末翻倍至9.82亿部。 相似文献