期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于改进YOLO v3的施工升降机螺栓状态检测研究 被引量：3
1
作者 陈国栋 林愉翔 +2 位作者 赵志峰 黄明炜 林进浔 《贵州大学学报（自然科学版）》 2022年第6期81-86,124,共7页
近年来,因施工升降机标准节螺栓状态异常造成的事故频频发生,针对施工升降机螺栓状态异常问题,提出一种基于改进的YOLO v3算法的检测方法。首先,通过K-means++聚类算法优化先验框(anchor boxes)的尺寸,使其更加适合升降机的螺栓状态检测... 近年来,因施工升降机标准节螺栓状态异常造成的事故频频发生,针对施工升降机螺栓状态异常问题,提出一种基于改进的YOLO v3算法的检测方法。首先,通过K-means++聚类算法优化先验框(anchor boxes)的尺寸,使其更加适合升降机的螺栓状态检测;其次,根据升降机螺栓体积较小的特点,将3个特征尺度改为2个特征尺度,再通过特征金字塔网络FPN(feature pyramid network)进行融合。经过实验证明,改进后算法的mAP(mean average precision,平均精度均值)由81.40%提升了4.54%,达到85.95%,检测速度由34帧/s,提升了6帧/s,达到40帧/s。通过利用无人机搭载摄像头,能够实时准确地检测出施工升降机的螺栓状态,进而减少因螺栓故障引起的安全事故,在建筑安全领域发挥重要作用。 展开更多
关键词 施工升降机 螺栓状态检测 YOLO v3 K-means++ 特征尺度
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部