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基于深度学习的防护装备检测算法研究

基于深度学习的防护装备检测算法研究

作者：姚得旭齐鲁工业大学

学位级别：硕士

目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向,随着深度学习技术的迅速发展和卷积神经网络(CNN)的广泛应用,目标检测在自动驾驶、安全监控、医疗诊断等诸多领域呈现出巨大的应用潜力。在施工现场的防护装备检测方面,研究者们提出了多种... 详细信息

目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向,随着深度学习技术的迅速发展和卷积神经网络(CNN)的广泛应用,目标检测在自动驾驶、安全监控、医疗诊断等诸多领域呈现出巨大的应用潜力。在施工现场的防护装备检测方面,研究者们提出了多种高效的目标检测算法,这些算法不仅为安全生产提供了有力的技术支持,而且在实际应用中取得了显著成效,为有效防范生产事故、保障工人安全做出了重要贡献。尽管深度学习技术在目标检测方面显著提升了检测效率,但在复杂施工场景和恶劣天气条件下,常见的遮挡、目标形变、复杂背景、光照条件以及天气状况变化等因素会导致防护装备的检测精度下降,容易出现漏检和误检等问题。为了解决复杂施工场景和恶劣天气条件下的防护装备检测难题,本文把安全帽作为防护装备检测的主要研究对象,通过对基于深度学习的目标检测算法进行研究,对YOLOv5算法进行针对性的改进,旨在提升实际应用场景中的防护装备检测性能。同时,通过安全帽检测技术的优化与完善,为防护服、防护面罩等防护装备的检测性能提升提供有价值的参考。本文的主要研究内容和贡献如下:(1)针对复杂施工场景中,安全帽检测性能易受遮挡、光照变化、目标形变等因素影响的问题,本文提出了一种基于YOLOv5的改进目标检测算法:DMO-YOLOv5。该算法首先对YOLOv5的检测尺度进行改进,通过增加检测尺度,使算法提高对更小目标的特征提取能力。然后,添加多光谱通道注意力(MSCA)机制,动态调整特征通道的权重,以增强算法对目标的特征学习,同时解决全局平均池化(GAP)导致的信息丢失问题。最后对激活函数、边界框回归损失函数和后处理方法进行了改进。采用Mish激活函数来提高算法的泛化能力,并解决Leaky Re LU激活函数导致的梯度爆炸问题;采用CIo U损失函数来提高边界框回归的精度,同时加速预测框的收敛速度;采用DIo UNMS作为后处理方法,提高对被遮挡目标预测框的滤波能力。最终,经过实验验证,改进后的检测算法在检测性能上优于其它几种著名算法。(2)针对恶劣天气条件下,能见度低、图像模糊、光照不均等因素严重影响安全帽检测性能的问题,本文提出了一种基于YOLOv5的改进的目标检测算法:RDC-YOLOv5。首先,该算法在检测前设置恢复网络来增强图像中的特征细节信息,增强网络对模糊背景下特征细节信息的学习,缓解因图像质量下降引起的检测难题。其次,增加检测尺度,提高对更小目标以及模糊边缘特征信息的提取能力。最后,设置跨层连接机制,进一步放大浅层网络中目标的细粒度特征,从而进一步加强算法对目标细节特征的提取能力。该算法在多个公开数据集上进行了测试,验证了其具有更出色的检测效果和鲁棒性。

关键词：目标检测 YOLOv5 注意力机制防护装备安全帽

一种基于主动学习克里金模型的证据理论可靠性分析方法

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机械工程学报 2024年第2期60卷 356-368页

作者：韦新鹏姚中洋宝文礼张哲姜潮湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙410082

提出一种基于主动学习克里金模型的证据理论可靠性分析方法,可高效高精度计算出结构失效的可信度与似真度。首先,对不确定变量空间进行离散,并使用拉丁超立方抽样方法生成克里金模型的初始训练样本;其次,推导基于克里金模型快速判断证... 详细信息

提出一种基于主动学习克里金模型的证据理论可靠性分析方法,可高效高精度计算出结构失效的可信度与似真度。首先,对不确定变量空间进行离散,并使用拉丁超立方抽样方法生成克里金模型的初始训练样本;其次,推导基于克里金模型快速判断证据变量焦元类别(正焦元、负焦元或边界焦元)的方法及克里金模型的迭代停止条件;再次,根据焦元类别判断方法发展基于功能函数符号预测正确概率的学习函数,可自适应增加训练样本以提高克里金模型关键区域的精度;最后,在克里金模型并非全局精确的情况下判断焦元的类别,并计算出结构失效的可信度和似真度。数值算例显示,该方法能够高效准确地判断所有焦元的类别,进而计算出结构失效可信度和似真度的确切值。

关键词：结构可靠性认知不确定性证据理论主动学习克里金模型

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基于语境与语义模态的多任务情感原因对抽取

北京邮电大学学报 2024年第2期47卷 18-23,89页

作者：刘宇鹏冯贤杰姚登举哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150006

为了综合考虑更多模态信息,对语境和语义特征进行了建模,并将它们融合在一起以提取情感原因对。针对语境模态,采用了子句嵌入方法来获取情绪和原因的表示,并通过双因素注意力机制得到全局语境矩阵。同时,通过构建子句间语义的图神经网络... 详细信息

为了综合考虑更多模态信息,对语境和语义特征进行了建模,并将它们融合在一起以提取情感原因对。针对语境模态,采用了子句嵌入方法来获取情绪和原因的表示,并通过双因素注意力机制得到全局语境矩阵。同时,通过构建子句间语义的图神经网络,得到了局部语义特征。最后,通过主模态和辅助模态的匹配,得到了融合特征,以进行多任务预测,包括情感句、原因句和情感-原因对的抽取。实验结果表明,在抽取经典中文情感原因对数据时,相较于最佳基线系统,所提模型的F测度提高了2.2%。

关键词：情感原因对全局语境局部语义模态匹配

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基于感知增强与多尺度融合的小目标车辆检测

北京航空航天大学学报 2024年

作者：沈瑜李阳阳李博昊高宝渠魏子易白珊兰州交通大学电子与信息工程学院

为解决车辆小目标携带信息匮乏，特征表达能力弱，导致现有算法检测精度低、漏检等问题，本文提出了一种基于感知增强与多尺度融合的小目标车辆检测算法。首先，设计了空间局部特征增强骨干网络SLFPB-ST，解决了特征提取过程中小目标特... 详细信息

为解决车辆小目标携带信息匮乏，特征表达能力弱，导致现有算法检测精度低、漏检等问题，本文提出了一种基于感知增强与多尺度融合的小目标车辆检测算法。首先，设计了空间局部特征增强骨干网络SLFPB-ST，解决了特征提取过程中小目标特征信息丢失严重的问题；其次，提出一种多尺度特征融合网络（Multi Scale Information Fusion Network，MSIFN），通过分配权重，关注更多的细节信息。同时，在MSIFN中加入大目标抑制块（Large Objects Restriction Block，LRB）约束大目标特征，保留小目标特征表达；最后，采用无锚框机制，减少小目标漏检问题，提高检测精度。在UA-DETRAC数据集和Vehicle数据集上实验结果表明，与Swin Transformer算法相比，本文算法在mAP、AP50和AP75指标上分别提升5.15%、9.35%和4.35%，参数量增加14MB，FPS降低0.4 frame/s，验证了本文算法具有良好的鲁棒性和适用性。

关键词：小目标车辆检测 Swin Transformer 多尺度融合空洞卷积 GIOU

新时期烟草企业安全管理存在的问题及解决对策

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管理学家 2024年第8期 22-24页

作者：渠皓青岛烟草有限公司

安全管理是企业管理的重要组成部分,在深化供给侧结构性改革的背景下,烟草企业加强安全管理,可提高应急处突和防灾救灾水平,促进企业经营发展。烟草企业全体员工要正确认识和高度重视安全管理工作,辩证看待现阶段安全管理中存在的问题,... 详细信息

安全管理是企业管理的重要组成部分,在深化供给侧结构性改革的背景下,烟草企业加强安全管理,可提高应急处突和防灾救灾水平,促进企业经营发展。烟草企业全体员工要正确认识和高度重视安全管理工作,辩证看待现阶段安全管理中存在的问题,坚持问题导向,采取建立健全安全管理制度等措施,在切实提高安全管理水平的同时,助力烟草企业在新形势下实现新发展。

关键词：烟草企业安全管理风险隐患排查机制事前预防

武汉市蔡甸区尚武习俗的历史起源、时代演变与承嬗离合策略研究

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武汉市蔡甸区尚武习俗的历史起源、时代演变与承嬗离合策略研究

作者：姚之阳武汉体育学院

学位级别：硕士

尚武精神是一个国家在历史演化过程中所凝炼的精神品质,中华民族在历史时期展现出的爱国、勇敢、顽强、忠诚的优良品质是尚武精神的内涵表现。尚武习俗是国家、民族赖以生存的文化基础,既是民众的、世俗的生活方式的缩影,也是代代耳濡... 详细信息

尚武精神是一个国家在历史演化过程中所凝炼的精神品质,中华民族在历史时期展现出的爱国、勇敢、顽强、忠诚的优良品质是尚武精神的内涵表现。尚武习俗是国家、民族赖以生存的文化基础,既是民众的、世俗的生活方式的缩影,也是代代耳濡目染、口授手传的生活习惯,它是一个地区或一个民族的历史演进、价值观念和精神追求的缩影,在当代能够充分代表我国本土文化的内涵与形象。中华民族在五千年的历史沉淀中形成了以爱国主义为核心的团结统一、爱好和平、勤劳勇敢、自强不息的伟大民族精神与尚武习俗中所展现的尚武精神在思想上与行动上达到的完美契合。1993年3月,国家体委在成都召开“全国武术之乡”命名表彰大会,汉阳县委负责人参加会议,捧回了一块汉白玉的武术之乡匾牌,湖北省武汉蔡甸区(原湖北省汉阳县)也正式成为湖北省第一个“全国武术之乡”,同时也是历史传说中钟子期“知音”故里,拥有浓烈的文化氛围和文化生态。因此,对武汉市蔡甸区尚武习俗的历史起源、时代演变与承袭策略进行研究具有一定的价值意义,既是对文化脉络的挖掘的理论需求又是文化发展的现实需要。本文结合武汉市蔡甸区尚武习俗的历史背景,采用文献资料法、实地调查法、专家访谈法、口述史法和逻辑分析法,对武汉市蔡甸区进行尚武习俗的社会价值、历史起源、时代嬗变与承袭策略进行研究。研究表明:武汉市蔡甸区的尚武习俗的主要价值是人际交流价值;地区凝聚价值;身体健康价值;文化教育价值,这四个主要价值共同支撑了本文的研究意义。武汉市蔡甸区尚武习俗的历史起源是外来武术迁移;宗族利益维护;武术技艺传承;宗教文化嵌入;地方治安防治的共同驱使下形成。在历史的演变过程中武汉市蔡甸区的尚武习俗经历了一系列演变,主要是由于传承方式的转变、文化内涵的转变、社会背景的转变、社会功能的转变、生活方式的转变所造成的影响。因此,为了确保尚武习俗与地方武术能在新时代的社会文化背景中得到持续、健康的继承与发展要重视武术传承人的培养;开辟尚武习俗的传播阵地;加大政府政策文件支持;重新定位地方武术价值;借助现代社会科技力量;促进尚武习俗产业形成,全方位地保障武汉市蔡甸区尚武习俗形成全方位的良性循环发展。

关键词：尚武习俗历史起源时代演变发展