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在公共场所佩戴口罩,是防止新型冠状病毒传染的最主要手段,在必要的场所,每个人都必须佩戴口罩以进行自我保护。在人群相对集中的公共场所,相互之间不可避免地存在遮挡干扰,从而产生了小范围内的复杂干扰识别问题。如果使用单一的卷积神经网络对口罩佩戴进行识别,有可能造成提取关键特征信息时聚焦度欠缺,出现特征提取不足等问题。因此本文提出一种两渠道卷积神经网络的佩戴口罩识别方法。在卷积神经网络的基础上,通过2个输入渠道,分别对眼睛区域和眼睛以下的区域,进行特征提取;最后通过基于决策层的信息融合方法,将2个渠道的识别结果加以融合,从而得到最终的识别结果,其平均识别准确率达到了98.8%。经过实验验证,该方法在佩戴口罩的识别上,取得了较好的识别准确率。 相似文献
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为了更有效的利用现代工业领域中的变量控制、无线传感和测控技术对家庭安全和监控进行智能化管理,文章采用STC89C52单片机、TC35I通信模块以及各种传感器器件,设计开发了一套基于GSM(Global system for mobile communications)网络的家庭智能监控器。监控器可以将防盗警情信息发送至用户手机,同时用户也可以以短信息的形式远程查询室内环境状态并控制家用电器设备的运行.系统摆脱了通信距离的限制,具有远程监测与控制等功能,适用于家居、办公等需要防盗报警和智能监控的场所。 相似文献
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