复杂场景下的安全帽佩戴检测算法

针对工地场景错综复杂,监控画面噪声多且模糊等问题,提出了在复杂场景下的改进版YOLOv5的安全帽检测算法。通过网络爬虫、实地采集等方法收集了9 256张工地的复杂场景下的照片,并使用labelImg进行标注;设计了ECA＿H通道注意力,添加到BackBone的C3模块和SPPF模块之间,获取图像的通道细节信息。通过对比实验显示,改进后的模型在复杂场景下识别检测安全帽的准确率(Precision)提升了1.2%,召回率(Recall)提升了2.9%,mAP0.5提升了1.8%,mAP0.5-0.95提升了5.2%。可见,改进后的模型在复杂场景下检测是否佩戴安全帽的性能有所提升。     

历史文化知识图谱可视化设计与实现

目前,历史文化资源零散化、内容挖掘不够深入,难以揭示历史文化之间的知识关系。为更好地挖掘历史文化资源,构建了历史文化的数据结构,依据数据结构清洗和筛选历史文化知识并构建知识图谱。在构建的历史文化知识图谱基础上,设计与实现了历史文化知识图谱可视化等功能。设计的知识图谱不仅能科学地弘扬历史文化,丰富历史文化学习形式,而且能帮助人们快速地理解历史文化的关键事迹。