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杭州滨江宝龙广场电气设计及节能措施
1
作者
高维勇
《中国住宅设施》
2015年第4期105-108,共4页
本文以杭州滨江宝龙广场工程实例,总结了大型综合体建筑电气设计特点,并通过供配系统电设计进行了分析,希望本文能为这类建筑电气设计提供一些思路和方法。
关键词
大型商业建筑
电气设计
负荷计算
供配电系统
节能措施
下载PDF
职称材料
基于图像的道路语义分割检测方法
被引量:
2
2
作者
王碧瑶
韩毅
+6 位作者
崔航滨
刘毅超
任铭然
高维勇
陈姝廷
刘嘉巍
崔洋
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期37-47,共11页
针对现有语义分割网络模型在道路语义分割方面检测精度低、计算量大等问题,基于BiSeNet V2网络模型进行优化改进,引入一种高效的通道注意力(efficient channel attention,ECA)模块,在BiSeNet V2的语义分支和细节分支的每个阶段末端分别...
针对现有语义分割网络模型在道路语义分割方面检测精度低、计算量大等问题,基于BiSeNet V2网络模型进行优化改进,引入一种高效的通道注意力(efficient channel attention,ECA)模块,在BiSeNet V2的语义分支和细节分支的每个阶段末端分别加入ECA,得到ECA-Semantic-BiSeNet V2网络。使用实车采集道路图像数据进行标注并构建自采数据集,在Cityscapes数据集、KITTI数据集及自采数据集上分别对改进前后的网络模型进行试验验证。试验结果表明,与BiSeNet V2模型方法相比,本研究方法在Cityscapes数据集上MIoU提高14.01%,在KITTI数据集上MIoU提高1.86%,同时在BiSeNet V2的语义分支加入ECA后运算量增加0.02 GFlops的条件下,模型推理速度提高了7.82帧/s。
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关键词
语义分割
深度学习
BiSeNet
V2
车道线检测
注意力机制
原文传递
题名
杭州滨江宝龙广场电气设计及节能措施
1
作者
高维勇
机构
宝龙地产控股有限公司
出处
《中国住宅设施》
2015年第4期105-108,共4页
文摘
本文以杭州滨江宝龙广场工程实例,总结了大型综合体建筑电气设计特点,并通过供配系统电设计进行了分析,希望本文能为这类建筑电气设计提供一些思路和方法。
关键词
大型商业建筑
电气设计
负荷计算
供配电系统
节能措施
分类号
TU976.1 [建筑科学]
下载PDF
职称材料
题名
基于图像的道路语义分割检测方法
被引量:
2
2
作者
王碧瑶
韩毅
崔航滨
刘毅超
任铭然
高维勇
陈姝廷
刘嘉巍
崔洋
机构
长安大学汽车学院
出处
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期37-47,共11页
基金
国家重点研发计划资助项目(2021YFB2601000)
中央高校基本科研业务费专项资金—长安大学优秀博士学位论文培育资助项目(300203211221)
陕西省秦创原队伍建设资助项目(2022KXJ-021)。
文摘
针对现有语义分割网络模型在道路语义分割方面检测精度低、计算量大等问题,基于BiSeNet V2网络模型进行优化改进,引入一种高效的通道注意力(efficient channel attention,ECA)模块,在BiSeNet V2的语义分支和细节分支的每个阶段末端分别加入ECA,得到ECA-Semantic-BiSeNet V2网络。使用实车采集道路图像数据进行标注并构建自采数据集,在Cityscapes数据集、KITTI数据集及自采数据集上分别对改进前后的网络模型进行试验验证。试验结果表明,与BiSeNet V2模型方法相比,本研究方法在Cityscapes数据集上MIoU提高14.01%,在KITTI数据集上MIoU提高1.86%,同时在BiSeNet V2的语义分支加入ECA后运算量增加0.02 GFlops的条件下,模型推理速度提高了7.82帧/s。
关键词
语义分割
深度学习
BiSeNet
V2
车道线检测
注意力机制
Keywords
semantic segmentation
deep learning
BiSeNet V2
lane detection
attention mechanism
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
杭州滨江宝龙广场电气设计及节能措施
高维勇
《中国住宅设施》
2015
0
下载PDF
职称材料
2
基于图像的道路语义分割检测方法
王碧瑶
韩毅
崔航滨
刘毅超
任铭然
高维勇
陈姝廷
刘嘉巍
崔洋
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
原文传递
已选择
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引用分析
参考文献
引证文献
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