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基于计算机视觉的手机屏幕缺陷检测算法研究
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作者 蓝淇婷 谭文奇 +2 位作者 邹立 陈志辉 胡雄杰 《通讯世界》 2024年第8期133-135,共3页
针对手机屏幕缺陷检测的难题,结合计算机视觉与深度学习技术,创新性地提出了基于YOLOv8的改进算法。为增强检测效果,对数据进行了细致的预处理,并采用数据增强技术。实验结果表明,该改进算法的准确率达到了68.6%,显著优于广泛使用的YOL... 针对手机屏幕缺陷检测的难题,结合计算机视觉与深度学习技术,创新性地提出了基于YOLOv8的改进算法。为增强检测效果,对数据进行了细致的预处理,并采用数据增强技术。实验结果表明,该改进算法的准确率达到了68.6%,显著优于广泛使用的YOLOv5模型。这种检测算法不仅为手机屏幕质量检测提供了新的解决方案,还提高了检测的效率和准确性,给手机屏幕制造行业带来了实质性的改进,并为相关从业人员提供了有价值的参考。 展开更多
关键词 计算机视觉 深度学习 缺陷检测
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基于CART决策树的车辆与行人碰撞中头部损伤风险预测 被引量:1
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作者 韩勇 罗金镕 +3 位作者 何勇 吴贺 林旭洁 蔡鸿瑜 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期536-543,共8页
为快速预测汽车碰撞行人头部损伤风险,建立了一种基于多刚体系统动力学仿真方法和分类回归决策树(CART)的预测模型。参考欧洲新车评价规程(Euro-NCAP),开发了具有精细化刚度特征的车辆前部结构多体模型;以行人尺寸、初始车辆速度和行人... 为快速预测汽车碰撞行人头部损伤风险,建立了一种基于多刚体系统动力学仿真方法和分类回归决策树(CART)的预测模型。参考欧洲新车评价规程(Euro-NCAP),开发了具有精细化刚度特征的车辆前部结构多体模型;以行人尺寸、初始车辆速度和行人速度、人车碰撞位置、相对角度为变量,通过全因子设计试验方法,建立了4500组多体仿真模型;采用CART模型,挖掘变量与动力学响应参数的关联性。结果表明:车辆初始碰撞速度是影响行人头部动力学响应的关键因素;该模型对于碰撞速度和头部损伤准则(HIC15)值的预测精度分别为87.5%和86.8%,平均预测耗时为42.7ms,两者均具有较高的预测精度和决策能力。该结果可为制定行人头部损伤风险评估实验和损伤防护研究提供理论参考依据。 展开更多
关键词 汽车安全 碰撞事故 头部损伤准则(HIC) 车辆前部结构 决策树预测模型 头部动力学响应 分类回归决策树(CART)
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基于窄带物联网的空调控制平台的设计 被引量:2
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作者 林东旭 陈明明 +1 位作者 耿亮 陈育智 《无线互联科技》 2019年第6期14-16,25,共4页
物联网时代是"信息化"时代的重要发展阶段,随着网络技术的飞速发展,窄带物联网(NB-IoT)作为万物互联网络的一个重要分支应运而生,基于蜂窝网络的通信技术,具备广域覆盖、海量接入、低功耗等特征。其应用关键技术包括很多,比... 物联网时代是"信息化"时代的重要发展阶段,随着网络技术的飞速发展,窄带物联网(NB-IoT)作为万物互联网络的一个重要分支应运而生,基于蜂窝网络的通信技术,具备广域覆盖、海量接入、低功耗等特征。其应用关键技术包括很多,比如传感器技术、嵌入式技术、移动通信技术等。本平台主要是通过传统空调进行智能化改造,通过NB-IoT的无线通讯技术和REST架构的CoAP通讯协议,实现空调的智能化实时控制,并可将此平台应用于校园设备设施管理、校园环境管理和教育教学管理等方面,实现校园的智能化。 展开更多
关键词 物联网 NB-IoT 空调控制平台 智慧校园
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基于Python和ActiveX技术的网络设备管理自动化方法 被引量:1
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作者 杨群伟 林栋 《信息技术与信息化》 2022年第10期22-25,共4页
随着网络规模的扩大,网络设备成倍数增长,基于命令行的手工维护方式越来越无法适应网络管理需要,广大网络管理人员急需了解和掌握网络设备管理自动化技术及其实现方法。基于此,总结和研究了基于Python语言和SecureCRT ActiveX技术的网... 随着网络规模的扩大,网络设备成倍数增长,基于命令行的手工维护方式越来越无法适应网络管理需要,广大网络管理人员急需了解和掌握网络设备管理自动化技术及其实现方法。基于此,总结和研究了基于Python语言和SecureCRT ActiveX技术的网络管理自动化实现。首先使用了华为ENSP模拟器,建立了设备仿真环境,然后基于日常工作经验提取了一个自动化需求任务,再通过不同的技术方案分别实现了该任务的自动化脚本开发及测试,最后对不同方案进行对比分析和总结,并给出了不同场景下自动化方案选型推荐。 展开更多
关键词 自动化运维 PYTHON SecureCRT ActiveX
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基于ECharts的英雄联盟(LPL)数据可视化分析
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作者 郑涛 陈婷婷 +1 位作者 林国凤 何晶 《数字技术与应用》 2022年第8期206-208,共3页
本文基于英雄联盟(LPL)官网给出的数据将把2022赛季最热门战队比赛数据和选手的个人数据进行可视化分析。通过网络爬虫Requests方法,爬取2022年赛季热门战队数据,随后将爬取的战队数据进行数据预处理与模块化分析,最后,采用Flask搭建框... 本文基于英雄联盟(LPL)官网给出的数据将把2022赛季最热门战队比赛数据和选手的个人数据进行可视化分析。通过网络爬虫Requests方法,爬取2022年赛季热门战队数据,随后将爬取的战队数据进行数据预处理与模块化分析,最后,采用Flask搭建框架,Ajax进行前后端交互和ECharts实现数据可视化,其中包括呈现个人战绩堆叠图、英雄数据轮播图等,还设置了英雄比赛数据查询模块,用户可通过输入英雄名字查询该英雄的出场数、支持率和胜率,帮助观众对比赛情况进行了解。 展开更多
关键词 数据可视化 网络爬虫 查询模块 可视化分析 AJAX 数据轮播 英雄联盟 LPL
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