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探析医用外科口罩 被引量：8
1
作者 王莉 闫新 《产业用纺织品》 北大核心 2020年第9期1-4,共4页
分析了医用防护口罩类型、作用,探讨了医用外科口罩的结构特点、主体材料、技术指标、使用及存放方法,旨在为生产者制造医用外科口罩和民众正确选用医用外科口罩提供指导。
关键词 医用外科口罩 熔喷非织造布 聚丙烯 结构 材料 技术指标
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改进YOLOX-S算法的安全帽和口罩检测
2
作者 童晓东 李兆飞 《宜宾学院学报》 2023年第6期17-24,共8页
针对建筑工地等危险场景下需要对相关人员佩戴安全帽和口罩进行检测,提出基于改进YOLOX-S算法对安全帽和口罩小目标进行同时、实时检测.首先,在YOLOX-S中CSPLayer结构引入ECA注意力机制,引导模型更加关注小目标信息的通道特征,增强模型... 针对建筑工地等危险场景下需要对相关人员佩戴安全帽和口罩进行检测,提出基于改进YOLOX-S算法对安全帽和口罩小目标进行同时、实时检测.首先,在YOLOX-S中CSPLayer结构引入ECA注意力机制,引导模型更加关注小目标信息的通道特征,增强模型对有用特征的利用能力;其次,在主干特征提取网络的三个特征层后添加ConvNext Block模块,增强模型对有用特征的利用能力;最后,在加强特征提取网络中引入BiFPN的加权特征融合机制,将原来concat变为BiFPN_concat,增加了对每个输入特征添加可学习的权值,来学习不同输入特征的重要性,区分特征融合过程中不同特征的重要程度,更好关注待检测的目标信息.实验结果表明,改进后算法的mAP为93.2%,比原始YOLOX-S算法平均精确度提升了3.1%. 展开更多
关键词 深度学习 YOLOX-S 安全帽检测 口罩检测 建筑工地
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《幻影书》的面具艺术与主体性构建
3
作者 郝桂莲 《英美文学研究论丛》 2020年第1期102-111,共10页
保罗·奥斯特常常由于其作品中的偶然性、不确定性和元叙述等特点而被认定为"后现代主义"作家,2002年出版的《幻影书》出版后即被认为是他最具戏剧性、情节最为错综复杂的一部,书中各种不可思议的偶然巧合和机遇令人叹为... 保罗·奥斯特常常由于其作品中的偶然性、不确定性和元叙述等特点而被认定为"后现代主义"作家,2002年出版的《幻影书》出版后即被认为是他最具戏剧性、情节最为错综复杂的一部,书中各种不可思议的偶然巧合和机遇令人叹为观止。然而,奥斯特在其作品中对确定性的追寻和对主体性的构建都相当确切,故事感极强。在《幻影书》中,作家延续了他自我追寻及主体性构建的主题,人物通过面具表现自我,又通过面具逃避自我,最终与面具合二为一。虽然主体最终只能捕捉到自我的幻影,但这些幻影以奇异的方式叠加在一起,完成了主体性的构建。 展开更多
关键词 《幻影书》 面具艺术 主体构建
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玩偶成为人 人成为玩偶——《愤怒》中人物身份的表演性构建
4
作者 武磊磊 《太原师范学院学报（社会科学版）》 2021年第4期39-46,共8页
在拉什迪的小说中,个人身份不是恒定不变的,而是可以通过各种策略有意地塑造出来的。在拉什迪看来,面具不再是一种伪装,而是成为了身份本身。在拉什迪的小说中,身份具有三重特性:首先,身份具有非本质性;其次,身份是表演性的;最后,身份... 在拉什迪的小说中,个人身份不是恒定不变的,而是可以通过各种策略有意地塑造出来的。在拉什迪看来,面具不再是一种伪装,而是成为了身份本身。在拉什迪的小说中,身份具有三重特性:首先,身份具有非本质性;其次,身份是表演性的;最后,身份是混杂性的。因此,在拉什迪的小说中身份成为了一种构建的产物。 展开更多
关键词 拉什迪 个人身份 面具 身份构建
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视网膜机理启发的尺度空间卷积模板构造算法
5
作者 张科 王琪 王立 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期76-80,共5页
针对多尺度模板构造,论述形成人眼视觉尺度现象的两个因素并探讨了感受器与节细胞间的空间信息组合模型。基于人眼视觉机理启发,提出了一种新的多尺度滤波模板构造方法。该方法根据标准高斯曲线的采样率变化生成尺度空间模板族。经过时... 针对多尺度模板构造,论述形成人眼视觉尺度现象的两个因素并探讨了感受器与节细胞间的空间信息组合模型。基于人眼视觉机理启发,提出了一种新的多尺度滤波模板构造方法。该方法根据标准高斯曲线的采样率变化生成尺度空间模板族。经过时域、频域分析和滤波图例的实验,验证了该算法的普适性、规范性和有效性。与传统高斯尺度空间模板构造方法相比,具有简单、规范等特点。 展开更多
关键词 高斯尺度空间 空间组合 视网膜 模板构造
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基于改进Mask R-CNN模型的电力场景目标检测方法 被引量：22
6
作者 孔英会 王维维 +1 位作者 张珂 戚银城 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第8期3134-3142,共9页
为了解决电力施工现场中安全帽佩戴情况以及危险区域行人入侵检测问题,提出一种基于改进Mask R-CNN模型的目标检测方法。首先依据迁移学习策略对Mask R-CNN主干网络进行参数初始化,以提取图像基本特征;然后引入特征金字塔结构进行自下... 为了解决电力施工现场中安全帽佩戴情况以及危险区域行人入侵检测问题,提出一种基于改进Mask R-CNN模型的目标检测方法。首先依据迁移学习策略对Mask R-CNN主干网络进行参数初始化,以提取图像基本特征;然后引入特征金字塔结构进行自下而上的特征图提取,完成多尺度特征融合;接着,通过多尺度变换方法对区域推荐网络进行调整,获取锚点进行回归计算完成检测实验;最终对结果进行分析评价,多目标平均准确率达到了95.22%。将改进后的Mask R-CNN模型用于监控视频分析,针对监控视频像素过低问题,加入拉普拉斯算法锐化边缘,精准率提高到90.9%,验证了拉普拉斯算法对低质量监控视频检测的有效性。 展开更多
关键词 mask R-CNN模型 电力施工现场 目标检测 特征金字塔 区域推荐网络
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基于深度学习的空间非合作目标特征检测与识别 被引量：9
7
作者 李林泽 张涛 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2020年第6期1154-1162,共9页
针对空间非合作目标检测与识别任务的智能化要求,本文将深度学习方法Mask R-CNN(mask regionbased convolutional neural network)应用于任务中,并借鉴R-FCN(region-based fully convolutional networks)和Lighthead R-CNN(light-head r... 针对空间非合作目标检测与识别任务的智能化要求,本文将深度学习方法Mask R-CNN(mask regionbased convolutional neural network)应用于任务中,并借鉴R-FCN(region-based fully convolutional networks)和Lighthead R-CNN(light-head region-based convolutional neural network)对其进行优化改进,提升检测速度,以满足空间任务实时性要求。实验结果表明,与传统的Mask R-CNN相比,改进的Mask R-CNN可缩短20%的检测时间。针对深度神经网络需要大样本数据集进行训练的特点,本文基于迁移学习提出搭建虚拟环境进行样本采集,构造空间目标特征检测与识别数据集的方法。实验结果表明,网络在虚拟环境生成的数据集上可以很好地学习到相应特征,从而具备迁移到实际任务的能力。 展开更多
关键词 空间非合作目标 特征检测与识别 深度学习 区域全卷积网络 头部轻量化卷积神经网络 改进的mask R-CNN 数据集构建 迁移学习
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基于改进Mask-R-CNN的电力施工安全智能监测算法 被引量：3
8
作者 陈文 宋旭东 +1 位作者 顾博川 韩博文 《电子设计工程》 2023年第9期137-140,145,共5页
考虑到电力系统在施工过程中会受到外部环境因素的干扰,导致施工的安全性降低,为此提出基于改进Mask-R-CNN的电力施工安全智能监测算法。通过对电力施工的样本图像进行采集,建立一个图像数据库,计算当前施工模式下各种施工形式,判断电... 考虑到电力系统在施工过程中会受到外部环境因素的干扰,导致施工的安全性降低,为此提出基于改进Mask-R-CNN的电力施工安全智能监测算法。通过对电力施工的样本图像进行采集,建立一个图像数据库,计算当前施工模式下各种施工形式,判断电力施工安全模式,根据判断结果,采用改进Mask-R-CNN对施工状态特征分布检测,提取电力施工安全信息关联规则特征,在此基础上,构建电力施工安全监测采集模型,对采集的电力施工安全监测数据进行融合处理,并利用改进的Mask-R-CNN算法对融合后的数据进行估算,结合安全模式信息流的分布函数,对其进行区间划分,采用电力施工监测概率密度函数获取安全模式阈值,通过计算安全模式阈值来实现电力施工的安全智能监测。实验结果表明,该算法不仅可以提高电力施工安全的监测效果,还可以减少算法运行时的能耗,有效保证了电力施工的安全性。 展开更多
关键词 改进mask-R-CNN 电力施工 安全模式 监测算法 关联规则特征 异常状态
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基于改进Mask-R-CNN的电力施工安全智能监测算法 被引量：4
9
作者 陈文 宋旭东 +1 位作者 顾博川 韩博文 《信息与电脑》 2022年第3期41-43,共3页
考虑到电力系统在施工过程中会受到外部环境因素的干扰,降低施工的安全性,为此提出基于改进Mask-RCNN的电力施工安全智能监测算法。通过采集电力施工的样本图像,建立图像数据库。计算当前施工模式下各种施工形式,判断电力施工安全模式,... 考虑到电力系统在施工过程中会受到外部环境因素的干扰,降低施工的安全性,为此提出基于改进Mask-RCNN的电力施工安全智能监测算法。通过采集电力施工的样本图像,建立图像数据库。计算当前施工模式下各种施工形式,判断电力施工安全模式,根据判断结果采用改进Mask-R-CNN对施工状态特征分布检测。提取电力施工安全信息关联规则特征,在此基础上构建电力施工安全监测采集模型,对采集的电力施工安全监测数据进行融合处理,并利用改进的Mask-R-CNN算法对融合后的数据进行估算,结合安全模式信息流的分布函数对其进行区间划分。采用电力施工监测概率密度函数获取安全模式阈值,通过计算安全模式阈值来实现电力施工的安全智能监测。实验结果表明,该算法不仅可以提高电力施工安全的监测效果,还可以减少算法运行时的能耗,有效保证了电力施工的安全性。 展开更多
关键词 改进mask-R-CNN 电力施工 安全模式 监测算法 关联规则特征 异常状态
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