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基于语义分割的防侵入系统
文献摘要：
对现有门式起重机的防侵入系统进行了详细分析后,针对其工作环境复杂、智能化水平较低的特点,建立了基于机器视觉和深度学习技术的防侵入监测模型.针对各目标检测算法和语义分割算法的优缺点,采用了语义分割算法作为防侵入模型,ICNet作为主要的语义分割网络.对比其他网络,ICNet网络具有99.37％的训练精度和1.81％的训练损失,都展现出了最优的精度.整体证明了基于语义分割的防侵入系统的智能性、可行性.
文献关键词：
语义分割;防侵入;门式起重机;ICNet
中图分类号：
作者姓名：
罗耀俊;向海;胡晓兵;牛洪超;魏上云
作者机构：
四川大学 机械工程学院, 成都 610065;四川大学宜宾园区, 宜宾 644000
文献出处：
引用格式：
[1]罗耀俊;向海;胡晓兵;牛洪超;魏上云-.基于语义分割的防侵入系统)[J].计算机系统应用,2022(01):65-72
A类：
B类：
防侵入,门式起重机,环境复杂,智能化水平,机器视觉,深度学习技术,入监,监测模型,目标检测算法,分割算法,ICNet,语义分割网络,整体证明,智能性
AB值：
0.260424
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