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基于视觉增强检测的车间人员数字孪生模型快速构建方法
被引量：
6
1
作者
刘庭煜
张培
+3 位作者
刘洋
孙毅锋
孙习武
刘晓军
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期545-556,共12页
作为车间制造资源的基本组成单位,人员主观活动具有高度不确定性,数字孪生车间中人员位置和分布信息的获取一直是难点。从现实生产生活的迫切需求出发,构建了一种自适应车间人员识别网络,并基于人在回路思想对车间复杂环境的检测效果进...
作为车间制造资源的基本组成单位,人员主观活动具有高度不确定性,数字孪生车间中人员位置和分布信息的获取一直是难点。从现实生产生活的迫切需求出发,构建了一种自适应车间人员识别网络,并基于人在回路思想对车间复杂环境的检测效果进行增强。实验证明,所提方法与已有的三阶段级联卷积神经网络相比,检测效率和准确率更高、自适应性更强,可以为数字孪生模型提供稳定准确的支撑。
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关键词
人员智能管控
数字孪生模型
自适应学习
视觉增强检测
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职称材料
题名
基于视觉增强检测的车间人员数字孪生模型快速构建方法
被引量：
6
1
作者
刘庭煜
张培
刘洋
孙毅锋
孙习武
刘晓军
机构
东南大学机械工程学院
南京理工大学机械工程学院
上海航天设备制造总厂有限公司
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期545-556,共12页
基金
国家重点研发计划资助项目(2020YFB1708400)
国防基础科研重点资助项目(JCKY2020210B006,JCKY2017204B053)
国防预先研究资助项目(41423010203)。
文摘
作为车间制造资源的基本组成单位,人员主观活动具有高度不确定性,数字孪生车间中人员位置和分布信息的获取一直是难点。从现实生产生活的迫切需求出发,构建了一种自适应车间人员识别网络,并基于人在回路思想对车间复杂环境的检测效果进行增强。实验证明,所提方法与已有的三阶段级联卷积神经网络相比,检测效率和准确率更高、自适应性更强,可以为数字孪生模型提供稳定准确的支撑。
关键词
人员智能管控
数字孪生模型
自适应学习
视觉增强检测
Keywords
workshop staff management
digital twin model
adaptive learning
visual enhanced detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于视觉增强检测的车间人员数字孪生模型快速构建方法
刘庭煜
张培
刘洋
孙毅锋
孙习武
刘晓军
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2021
6
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