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为了预防人员防护缺失导致的生产事故,着力探究复杂施工场景下人员安全帽佩戴情况的智能化识别。在一阶段目标检测算法的基础上,针对安全帽识别问题中的小目标和安全帽纹理信息缺失的问题,提出提取并融合上下文信息,以增强模型的表征学习能力。首先,为解决特征鉴别力不足的问题,提出局部上下文感知模块和全局上下文融合模块。局部上下文感知模块能够融合人体头部信息和安全帽信息获取具有鉴别力的特征表示;全局上下文融合模块将高层的语义信息与浅层特征融合,提升浅层特征的抽象能力。其次,为了解决小目标识别问题,提出使用多个不同的目标检测模块分别识别不同大小的目标。在构建的复杂施工场景下的安全帽识别数据集上的实验结果表明:提出的2个模块将mAP提高了11.46个百分点,安全帽识别的平均精度提高了10.55个百分点。本文提出的方法具有速度快、精度高的特点,为智慧工地提供了有效的技术解决方案。 相似文献
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电网全息数字地图在工程初步设计评审的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
作为工程设计评审平台的重要模块之一,电网全息数字地图提供了一种集工程初步设计方案三维展现、多源专题信息显示、多媒体播放于一体的全新技术方案。以这一全新技术方案的应用搭建为主线,介绍了相关业务技术背景,解析了相关技术的原理,着重分析了电网全息数字地图的数据构建原理、技术架构、平台搭建、业务流程等环节。该系统在国家电网公司的试运行表现良好,实现了电网工程信息从文字描述到全息数字表达的创新展示方式的转变,突破了以往二维平面评审的模式,为评审工作提供更丰富的数据来源以及更科学的评审手段及数据,在工程设计评审中发挥了积极、重要的作用。 相似文献
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