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智慧城管智能目标检测案件类型方法研究
被引量:
1
1
作者
陶为翔
郭磊
李京
《电子设计工程》
2022年第10期100-104,共5页
智慧城管的核心在于利用大数据等相关信息技术,对城市系统的各项基本案件进行准确的识别,以便作出适时的处理。为了提高智慧城管智能目标检测的有效性与实时性,文中对卷积神经网络进行了优化处理,并将其应用至特征图像的识别与提取中。...
智慧城管的核心在于利用大数据等相关信息技术,对城市系统的各项基本案件进行准确的识别,以便作出适时的处理。为了提高智慧城管智能目标检测的有效性与实时性,文中对卷积神经网络进行了优化处理,并将其应用至特征图像的识别与提取中。研究结果显示,优化后的卷积神经网络能够在城管目标检测中发挥较大的作用,其识别精确率最高可达到83.50%。这表明智慧城管智能目标检测案件能够融合优化卷积神经网络检测算法,提高检测效率与精度。
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关键词
智慧城管
智能目标
检测案件
卷积神经网络
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职称材料
基于数据提取的地下管线更新模式
被引量:
7
2
作者
陶为翔
刘黎明
+1 位作者
罗小兵
张德彪
《城市勘测》
2009年第5期49-51,57,共4页
城市管线信息是数字城市中一个重要的动态变化信息源,在完成了管线普查和信息系统建设之后,需要对地下管线及时进行动态更新。本文介绍了各种管线更新方式,特别是基于数据提取的管线更新模式和软件实现,对地下管线更新问题进行了深入探讨。
关键词
数据提取
管线更新
AUTOCAD二次开发
OBJECTARX
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职称材料
智慧城管综合监管平台建设关键技术研究——以东营市智慧城管系统为例
被引量:
3
3
作者
王磊
陶为翔
+1 位作者
巴乐
王敏
《智能建筑与智慧城市》
2020年第1期79-81,共3页
论文提出了智慧城管综合监管平台建设的关键技术,包括时空云平台构建、物联网监测、信息对接共享、安全防护机制四部分,并形成了智慧城管综合监管体系,为推进城市综合管理服务平台建设提供借鉴。
关键词
智慧城管
综合监管
平台建设
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职称材料
基于深度学习的烟火识别算法
4
作者
吕俊杰
赵光帅
+1 位作者
王正阳
陶为翔
《信息技术与信息化》
2021年第12期220-222,共3页
针对传统的基于特征提取的烟火识别方法准确率低、误报率高的问题。提出了一种基于数据增强和迁移学习结合的烟火识别算法。首先,预处理阶段对烟火数据进行清洗与标注,并将标注烟火数据划分为训练集、验证集和测试集三部分;然后,训练过...
针对传统的基于特征提取的烟火识别方法准确率低、误报率高的问题。提出了一种基于数据增强和迁移学习结合的烟火识别算法。首先,预处理阶段对烟火数据进行清洗与标注,并将标注烟火数据划分为训练集、验证集和测试集三部分;然后,训练过程中,利用mosaic方法、二分k-means方法和自适应图像缩放方法对标注数据进行增强处理,以提高模型的鲁棒性和泛化能力;最后,利用迁移学习方法加载YOLO5模型权重参数作为初始训练参数,并将标注数据集分批次送入YOLO5模型对卷积核参数进行迭代更新与优化。在浙江某化工园区应用场景下,基于数据增强和迁移学习的算法对烟火识别率进行测试,其识别准确率能够达到0.95。实验结果表明,所提算法对烟火识别具有良好的鲁棒性和泛化能力,能够对烟火进行准确识别和告警。
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关键词
烟火识别
深度学习
YOLO5
目标检测
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职称材料
题名
智慧城管智能目标检测案件类型方法研究
被引量:
1
1
作者
陶为翔
郭磊
李京
机构
正元地理信息集团股份有限公司
出处
《电子设计工程》
2022年第10期100-104,共5页
文摘
智慧城管的核心在于利用大数据等相关信息技术,对城市系统的各项基本案件进行准确的识别,以便作出适时的处理。为了提高智慧城管智能目标检测的有效性与实时性,文中对卷积神经网络进行了优化处理,并将其应用至特征图像的识别与提取中。研究结果显示,优化后的卷积神经网络能够在城管目标检测中发挥较大的作用,其识别精确率最高可达到83.50%。这表明智慧城管智能目标检测案件能够融合优化卷积神经网络检测算法,提高检测效率与精度。
关键词
智慧城管
智能目标
检测案件
卷积神经网络
Keywords
smart urban management
intelligent target
case detection
convolution neural network
分类号
TN946 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于数据提取的地下管线更新模式
被引量:
7
2
作者
陶为翔
刘黎明
罗小兵
张德彪
机构
山东正元地理信息工程有限公司
合肥市建委信息中心
中基发展建设有限责任公司
出处
《城市勘测》
2009年第5期49-51,57,共4页
文摘
城市管线信息是数字城市中一个重要的动态变化信息源,在完成了管线普查和信息系统建设之后,需要对地下管线及时进行动态更新。本文介绍了各种管线更新方式,特别是基于数据提取的管线更新模式和软件实现,对地下管线更新问题进行了深入探讨。
关键词
数据提取
管线更新
AUTOCAD二次开发
OBJECTARX
Keywords
Data Extracted
Pipeline Update
AutoCAD Re-development
ObjectArx
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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职称材料
题名
智慧城管综合监管平台建设关键技术研究——以东营市智慧城管系统为例
被引量:
3
3
作者
王磊
陶为翔
巴乐
王敏
机构
东营市数字化城市管理综合服务中心
正元地理信息集团股份有限公司
出处
《智能建筑与智慧城市》
2020年第1期79-81,共3页
基金
住建部2019年科学技术项目计划(2019-K-189)
山东省住房城乡建设科技计划项目(2019-Z4-1)
文摘
论文提出了智慧城管综合监管平台建设的关键技术,包括时空云平台构建、物联网监测、信息对接共享、安全防护机制四部分,并形成了智慧城管综合监管体系,为推进城市综合管理服务平台建设提供借鉴。
关键词
智慧城管
综合监管
平台建设
Keywords
intelligent city management
integrated supervision
platform construction
分类号
F29 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
基于深度学习的烟火识别算法
4
作者
吕俊杰
赵光帅
王正阳
陶为翔
机构
正元地理信息集团股份有限公司
山东建筑大学信息与电气工程学院
出处
《信息技术与信息化》
2021年第12期220-222,共3页
文摘
针对传统的基于特征提取的烟火识别方法准确率低、误报率高的问题。提出了一种基于数据增强和迁移学习结合的烟火识别算法。首先,预处理阶段对烟火数据进行清洗与标注,并将标注烟火数据划分为训练集、验证集和测试集三部分;然后,训练过程中,利用mosaic方法、二分k-means方法和自适应图像缩放方法对标注数据进行增强处理,以提高模型的鲁棒性和泛化能力;最后,利用迁移学习方法加载YOLO5模型权重参数作为初始训练参数,并将标注数据集分批次送入YOLO5模型对卷积核参数进行迭代更新与优化。在浙江某化工园区应用场景下,基于数据增强和迁移学习的算法对烟火识别率进行测试,其识别准确率能够达到0.95。实验结果表明,所提算法对烟火识别具有良好的鲁棒性和泛化能力,能够对烟火进行准确识别和告警。
关键词
烟火识别
深度学习
YOLO5
目标检测
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TQ086 [化学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
智慧城管智能目标检测案件类型方法研究
陶为翔
郭磊
李京
《电子设计工程》
2022
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于数据提取的地下管线更新模式
陶为翔
刘黎明
罗小兵
张德彪
《城市勘测》
2009
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
智慧城管综合监管平台建设关键技术研究——以东营市智慧城管系统为例
王磊
陶为翔
巴乐
王敏
《智能建筑与智慧城市》
2020
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
基于深度学习的烟火识别算法
吕俊杰
赵光帅
王正阳
陶为翔
《信息技术与信息化》
2021
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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