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61.
彭辉 《A&S(安防工程商)》2004,(2):120-121
进入二十一世纪以来,人们越来越重视生活的质量,人人都希望拥有一个温馨、舒服、安全的家居。本文以提供了电子门卫、家居报警、遥控家用电器、事发记录、查询等功能的智能家居视频监控系统应用为例,体现智能家居“以人为本”的理念。 相似文献
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近年来针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中缺乏颜色和纹理细节的舰船检测技术在深度学习领域中得到了广泛研究,利用深度学习技术可以有效避免传统的复杂特征设计,并且检测精度得到极大改善。针对舰船目标检测框具有高长宽比和密集排列问题,提出一种基于改进YOLOv5的目标检测方法。该方法针对舰船目标检测框特点将检测框长宽作为参数进行综合考虑并对损失函数进行曲线优化,并结合坐标注意力机制(coordinate attention,CA),在模型轻量化的同时实现对舰船目标检测的高速与高精度并存。实验结果表明:相比原YOLOv5方法,该方法的检测精度由原来的92.3%提升到96.7%,mAP(mean average precision)指标由原来的92.5%提升到97.2%,明显优于对比方法。通过改进检测框损失函数和特征提取方式,提高对SAR图像中舰船目标的检测效果。 相似文献
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基于遥感目标在密集分布和背景复杂场景中因特征提取和表达能力的不足而存在漏检和检测效果不佳的问题,提出了改进YOLOv4的遥感目标检测算法.对用于检测目标的锚框(anchor)用K-means聚类算法重新聚类来减少网络计算量;改进特征提取网络结构,引入残差连接取缔网络中连续卷积操作来提高密集目标特征提取能力;在特征提取网络中激活函数加入自适应激活与否的特征激活平滑因子,而在PANet特征融合网络结构中采用Mish激活函数,增强网络对非线性特征的提取能力,从而提升网络的特征提取能力,提高遥感目标在密集分布场景中的检测效果.将所提算法和原始的YOLOv4目标检测算法在遥感图像数据集上进行对比实验,改进YOLOv4算法在实验选用的遥感图像测试数据集上的平均准确率均值(mAP)达到85.05%,与YOLOv4算法相比,mAP提升了5.77个百分点.实验结果表明,在单目标密集分布和多目标混合分布等背景复杂条件下,改进YOLOv4算法具有更好的检测效果. 相似文献
65.
彭辉 《军民两用技术与产品》2016,(16):102-102
随着经济社会的不断发展,我国的航海贸易逐渐发展起来。全球海洋经济的迅猛发展使得运行在海洋中船只体积及密度不断增加,海洋运输中由于船舶碰撞导致的海洋事故频发。传统的海洋避碰系统是利用雷达信号探测障碍物,其精度及识别度不高,已越来越不能满足现代海航安全的保障。随着海洋开发及海上运输业的发展,各国海上交流越来越频繁,如何实现海上船舶之间的自动识别是保障海上安全航行的关键。 相似文献
66.
湿法造粒炉黑臭氧氧化流化床技术的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对湿法炉黑在流化床内的流动性能进行了研究,以考察气流速度对湿法炉黑均匀流化状态的影响,从而选择适当的湿法炉黑臭氧氧化操作气速范围,在此基础上,进行了热态工艺条件实验,结果表明,适宜臭氧氧化的气速为0.37m/s左右,在室温下臭氧气就能与湿法炉黑进行化学反应,生成表面酸性官能团,使湿法炉黑显酸性,pH〈3.5,同时,达到一定的pH值时,反应时间随静床高地曾加而成比例地增加。 相似文献
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