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基于SSD网络的电梯内电动自行车检测研究
被引量:
1
1
作者
黄鹏
房志明
+3 位作者
朱曼
黄中意
叶锐
刘泳琪
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期167-172,共6页
为减少因电动自行车违规操作而造成的消防安全事故,杜绝电动自行车进电梯的违规行为,基于深度学习SSD目标检测网络,使用VGG16、EfficientNet、MobileNet 3种主干网络,研究SSD网络对电梯内电动自行车检测的可行性,分析比较3种网络的检测...
为减少因电动自行车违规操作而造成的消防安全事故,杜绝电动自行车进电梯的违规行为,基于深度学习SSD目标检测网络,使用VGG16、EfficientNet、MobileNet 3种主干网络,研究SSD网络对电梯内电动自行车检测的可行性,分析比较3种网络的检测效果,并提出基于双摄的检测方法,进一步提高电梯场景下检测准确度,减少误检误报警。研究结果表明:SSD检测网络对电梯内电动自行车检测效果良好,其中SSD_MobileNet网络更适用于工业领域,双摄检测方法的检测准确率均大于90%。
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关键词
消防安全
深度学习
电动自行车进电梯
双摄检测
SSD
主干网络
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职称材料
题名
基于SSD网络的电梯内电动自行车检测研究
被引量:
1
1
作者
黄鹏
房志明
朱曼
黄中意
叶锐
刘泳琪
机构
上海理工大学管理学院
中国建材国际工程集团有限公司
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期167-172,共6页
基金
国家自然科学基金项目(72074149)
上海市扬帆计划项目(21YF1431200)。
文摘
为减少因电动自行车违规操作而造成的消防安全事故,杜绝电动自行车进电梯的违规行为,基于深度学习SSD目标检测网络,使用VGG16、EfficientNet、MobileNet 3种主干网络,研究SSD网络对电梯内电动自行车检测的可行性,分析比较3种网络的检测效果,并提出基于双摄的检测方法,进一步提高电梯场景下检测准确度,减少误检误报警。研究结果表明:SSD检测网络对电梯内电动自行车检测效果良好,其中SSD_MobileNet网络更适用于工业领域,双摄检测方法的检测准确率均大于90%。
关键词
消防安全
深度学习
电动自行车进电梯
双摄检测
SSD
主干网络
Keywords
fire safety
deep learning
electric bicycles entering elevator
dual-camera detection
single shot multibox detector(SSD)
backbone network
分类号
X956 [环境科学与工程—安全科学]
X913.4 [环境科学与工程—安全科学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SSD网络的电梯内电动自行车检测研究
黄鹏
房志明
朱曼
黄中意
叶锐
刘泳琪
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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