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火灾自动报警系统的调试技术和验收要点

四川建材 2006年第5期32卷 156-157页

作者：孙任宇广东省台山市公安消防大队

本文介绍了火灾自动报警系统的调试基本要求及主要的调试内容并对验收要点进行系统的阐述。

关键词：火灾自动报警系统调试验收

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互联网场景下用户成长体系的交互设计研究

大众文艺 2020年第1期 66-67页

作者：孙任宇吴祐昕江南大学设计学院

本文综合设计实践和场景理论,对现有用户成长体系的设计方式进行分析总结,以互联网场景化思维,对用户成长体系在精神、利益、情感层面的交互设计内容进行分析与总结,深度挖掘产品与用户间的联系,并提出具有普遍适用性的设计策略。

关键词：场景用户成长体系交互设计

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浅谈如何做好消防宣传工作

广东科技 2009年第22期18卷 11-12页

作者：卢针锋孙任宇广东省台山市 529200

随着社会主义市场经济的不断发展,消防工作越来越受到社会的关注,而消防宣传工作作为消防工作的重要组成部分,在消防整个系统工作中占有重要的位置。因此,基层消防科作为消防宣传的组织者、实施者、推动者,要在消防宣传的形式上、内容... 详细信息

随着社会主义市场经济的不断发展,消防工作越来越受到社会的关注,而消防宣传工作作为消防工作的重要组成部分,在消防整个系统工作中占有重要的位置。因此,基层消防科作为消防宣传的组织者、实施者、推动者,要在消防宣传的形式上、内容上创新措施,狠抓落实,不断加大消防宣传工作力度。

关键词：消防宣传现状对策

呼吸器防护过程的传质机理及其防护时间的确定

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消防科技 1998年第4期22卷 2-4页

作者：金中伟孙任宇常磊广东省公安消防总队广州市510640

本文从呼吸器设计的角度出发,引入传质区概念,讨论了呼吸器防护毒害气体过程的传质机理,并介绍用Shilov方程式来表示吸附剂层厚度和防护时间的关系.

关键词：呼吸器呼吸器防护防护时间消防设备

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柴油发电机房水喷雾灭火系统设计探讨

武警学院学报 1999年第2期15卷 19-21页

作者：孙任宇黎夏舒熊汝炊广东省消防局防火部建审处

文章通过设计实例对高层建筑内柴油发电机房水喷雾灭火系统设计进行探讨，提出设计中应注意的几个问题。

关键词：柴油发电机水喷雾设计

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建筑开口尺寸对火势蔓延的影响

消防科学与技术 2001年第3期20卷 5-6,46页

作者：孙忠武孙任宇陈浩宇广东省消防总队广州市510640

本文分析研究了建筑物开口尺寸与火灾中热对流、热辐射的关系。

关键词：建筑物开口尺寸火势蔓延对流热辐射中性面

视频显示终端使用时间、睡眠及焦虑抑郁对泪膜脂质层厚度的影响

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视频显示终端使用时间、睡眠及焦虑抑郁对泪膜脂质层厚度的影响

作者：任宇吉林大学

学位级别：硕士

基于天然多糖的水凝胶的制备及其作为慢性伤口敷料应用的研究

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基于天然多糖的水凝胶的制备及其作为慢性伤口敷料应用的研究

作者：任宇西北农林科技大学

学位级别：硕士

基于深度学习的智慧教室学生人脸识别关键技术研究

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基于深度学习的智慧教室学生人脸识别关键技术研究

作者：任宇北方民族大学

学位级别：硕士

近年来,智慧教室建设与应用已成为教育领域的主要潮流。智慧教室通过利用人工智能、大数据等技术,对课堂教学进行实时监测和分析,为教师提供教学反馈,为学生提供个性化学习服务。其中,学生人脸识别是智慧教室的重要基础技术,可以实现学... 详细信息

近年来,智慧教室建设与应用已成为教育领域的主要潮流。智慧教室通过利用人工智能、大数据等技术,对课堂教学进行实时监测和分析,为教师提供教学反馈,为学生提供个性化学习服务。其中,学生人脸识别是智慧教室的重要基础技术,可以实现学生出勤率统计、课堂表现分析等功能。然而,在教室环境下,学生人脸识别面临着多种挑战,例如密集的人脸分布、不同尺度和多姿态的人脸,这些因素导致了学生目标检测率和识别率低的问题。针对这些问题,对基于深度学习的智慧教室学生人脸识别关键技术进行研究。本文的主要工作如下:(1)提出基于改进的YOLOv5学生课堂人脸检测算法。针对智慧教室场景下出现的密集学生人脸和多尺度的问题,提出改进的YOLOv5进行人脸检测。首先,改进Swin Transformer作为骨干网络,有利于提取特征并有效建模不同空间位置特征间的依赖关系,生成多尺度特征图,捕获全局上下文信息;其次,对原始C3模块中的Bottleneck结构进行改进,采用轻量化的卷积模块替代CSP结构,配合H-swish激活函数提升推理速度,减少参数冗余,保持良好的目标检测性能;最后,对特征融合模块进行优化,改进特征融合策略,以更好地适应不同尺度的目标检测任务。实验结果表明,改进算法在WIDER FACE数据集上的三个测试子集m AP分别达到95%、94%和75%。(2)提出基于改进的Face Net学生课堂人脸识别算法。首先,针对智慧教室场景下还未有公开学生人脸数据集,因此本文采集、制作了学生人脸数据集;其次,提出改进的Face Net学生课堂人脸识别算法,该算法引入并联注意力机制使其聚焦于局部特征,并进一步的将自注意力和卷积结合,结合二者的优点使其兼顾局部和全局特征;最后,将CE Loss和Triplet Loss作为联合损失函数约束模型,实现人脸精细识别,以进一步提升模型的性能。通过实验表明,该算法在LFW数据集上识别准确度达到99.66%,在MLFW数据集上识别准确度为83.4%,在自制数据集上准确度达到93.84%。(3)设计并实现智慧教室学生人脸识别系统。基于本文提出的算法,结合智慧教室实际需求,设计开发智慧教室学生人脸识别系统。该系统主要包含人脸检测和识别模块以及结果分析展示模块。人脸检测和识别模块负责处理上传的视频数据,确保有效检测和识别教室内学生人脸;结果分析展示模块则对检测结果进行汇总和分析,将分析的结果以直观的可视化形式展示出来,为用户提供更清晰的数据分析。该系统整合了高效的算法和实用的可视化功能,以满足智慧教室对于人脸识别系统的需求。

关键词：深度学习人脸检测人脸识别 YOLOv5 FaceNet