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题名基于深度学习的电网监控视频中工作人员检测与识别
被引量：15
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作者
刘颖
胡楠
杨壮观
同东辉
胡畔
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机构
国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司
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出处
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2019年第5期544-548,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51307051)
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文摘
针对电网监控视频场景多样,电网工作人员姿态变化严重影响工作人员识别精度的问题,提出了一种基于深度学习的电网监控视频中工作人员检测与识别算法.该算法使用ResNet50网络提取行人特征,Faster-Rcnn检测方法快速、精确地检测出电网中的工作人员,识别网络对检测出的工作人员进行身份确认,并使用各种组合损失来训练检测与识别网络.在电网监控视频数据集上的测试结果表明,所提出的方法具有更高的检测和识别精度,且对遮挡及低光照图片具有较好的鲁棒性.
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关键词
监控视频
工作人员
行人识别
行人检测
深度学习
ResNet50网络
损失函数
faster-rcnn检测方法
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Keywords
monitoring video
staff
pedestrian identification
pedestrian detection
deep learning
ResNet50 network
loss function
faster-rcnn detection method
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分类号
TM
[电气工程]
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题名基于深度学习的嵌入式汽车内饰件装配检测
被引量：1
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作者
谭任
唐忠
王鸿亮
王帅
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机构
沈阳化工大学计算机科学与技术学院
中国科学院大学
中国科学院沈阳计算技术研究所
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出处
《计算机系统应用》
2022年第4期110-116,共7页
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基金
沈阳市重大科技成果转化专项(20-203-5-40)
辽宁省工业重大专项(2019030151-JH1/101)。
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文摘
汽车内饰件装配后的质量检测是装配的重要阶段,是确保内饰件装配高通过率的重要保障.以低功耗高性能英伟达的开发板搭建目标检测硬件平台,对比Faster RCNN与YOLOv5模型,采用对小目标检测效果更好的YOLOv5模型训练工业摄像头采集的数据.试验结果表明,对汽车内饰装配件13种特征检测的准确率都高达95%以上,实现了对汽车内饰装配件高效精准的判别,为汽车内饰件的装配工作提供了可靠的辅助手段.
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关键词
汽车内饰装配件
目标检测
YOLOv5
faster
rcnn
深度学习
检测方法
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Keywords
automotive interior fittings
target detection
YOLOv5
faster rcnn
deep learning
detection method
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分类号
U468
[机械工程—车辆工程]
TP18
[交通运输工程—载运工具运用工程]
TP391.41
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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