期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于改进YOLOv5的钢筋视觉计数系统设计
1
作者
谢方立
李正浩
+4 位作者
赵迅逸
张政
郑力菥
林熙翔
李向东
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第8期203-207,共5页
随着理计计重成为钢贸交易的主流计重方式,快速精准的钢筋智能计数系统成为研究热点。提出了基于边云协同架构的钢筋视觉计数系统设计方案。该系统利用移动端拍摄钢筋影像,对影像进行背景剔除、尺寸调整等预处理后上传至云端;云端利用...
随着理计计重成为钢贸交易的主流计重方式,快速精准的钢筋智能计数系统成为研究热点。提出了基于边云协同架构的钢筋视觉计数系统设计方案。该系统利用移动端拍摄钢筋影像,对影像进行背景剔除、尺寸调整等预处理后上传至云端;云端利用一种改进的YOLOv5钢筋检测模型对影像中的钢筋进行智能检测,并将结果反馈至移动端;移动端经过人工检查修正后,即可得到高可信度的计数结果。根据在SPDC库的测试结果,系统的计数正确率可达99.85%,高于人工计数的平均正确率;每千根钢筋计数时间为26.50 s,显著低于人工计数的平均时间。
展开更多
关键词
人工智能
钢筋计数
边云协同
YOLO
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于节点类型标注的网页主题信息抽取方法
被引量：
4
2
作者
谢方立
周国民
王健
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第S2期31-34,49,共5页
提出一种基于DOM节点类型标注的网页主题信息抽取的方法。首先依据网页中噪声存在的形式,将DOM节点划分为4种类型:文本型、图片型、链接型和可忽略型,并给出节点内聚度的计算方法。通过给DOM节点添加类型和内聚度两个属性,在正文提取阶...
提出一种基于DOM节点类型标注的网页主题信息抽取的方法。首先依据网页中噪声存在的形式,将DOM节点划分为4种类型:文本型、图片型、链接型和可忽略型,并给出节点内聚度的计算方法。通过给DOM节点添加类型和内聚度两个属性,在正文提取阶段选取内聚度大于阈值的文本型节点,最后整合成网页主题信息。将该方法与另外3款网页正文提取工具做对比实验,结果显示该方法在F1指标上为95.1%,比Evernote工具高出0.3%,比YNote工具高出5.01%。
展开更多
关键词
DOM
节点类型标注
主题信息抽取
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于改进YOLOv5的钢筋视觉计数系统设计
1
作者
谢方立
李正浩
赵迅逸
张政
郑力菥
林熙翔
李向东
机构
重庆工程学院
国科大重庆学院
中国科学院重庆绿色智能技术研究院
重庆因普乐科技有限公司
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第8期203-207,共5页
基金
国家重点研发计划(No.2018YFC0823503)
国家自然科学基金(No.62106247)。
文摘
随着理计计重成为钢贸交易的主流计重方式,快速精准的钢筋智能计数系统成为研究热点。提出了基于边云协同架构的钢筋视觉计数系统设计方案。该系统利用移动端拍摄钢筋影像,对影像进行背景剔除、尺寸调整等预处理后上传至云端;云端利用一种改进的YOLOv5钢筋检测模型对影像中的钢筋进行智能检测,并将结果反馈至移动端;移动端经过人工检查修正后,即可得到高可信度的计数结果。根据在SPDC库的测试结果,系统的计数正确率可达99.85%,高于人工计数的平均正确率;每千根钢筋计数时间为26.50 s,显著低于人工计数的平均时间。
关键词
人工智能
钢筋计数
边云协同
YOLO
Keywords
artificial intelligence
rebar counting
cloud-edge collaboration
YOLO
分类号
TN209 [电子电信—物理电子学]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于节点类型标注的网页主题信息抽取方法
被引量：
4
2
作者
谢方立
周国民
王健
机构
中国农业科学院农业信息研究所
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第S2期31-34,49,共5页
基金
国家高技术研究发展计划(2013AA102405)资助
文摘
提出一种基于DOM节点类型标注的网页主题信息抽取的方法。首先依据网页中噪声存在的形式,将DOM节点划分为4种类型:文本型、图片型、链接型和可忽略型,并给出节点内聚度的计算方法。通过给DOM节点添加类型和内聚度两个属性,在正文提取阶段选取内聚度大于阈值的文本型节点,最后整合成网页主题信息。将该方法与另外3款网页正文提取工具做对比实验,结果显示该方法在F1指标上为95.1%,比Evernote工具高出0.3%,比YNote工具高出5.01%。
关键词
DOM
节点类型标注
主题信息抽取
Keywords
DOM
Node type annotation
Informational content extraction
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP393.092 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLOv5的钢筋视觉计数系统设计
谢方立
李正浩
赵迅逸
张政
郑力菥
林熙翔
李向东
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于节点类型标注的网页主题信息抽取方法
谢方立
周国民
王健
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
