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基于图像识别的施工防护栅栏异常检测的研究
被引量：
4
1
作者
侯卫东
季昆玉
+1 位作者
贾俊
陆杰
《电子测量技术》
2018年第4期102-106,共5页
在许多施工场景的安全监控中,需要及时发现防护栅栏的异常状态并进行告警。将图像识别技术应用于视频监控系统中,针对栅栏图像特有的特点,设计了基于HOG和基于深度学习的检测方法。通过实验比较分析,基于深度学习的检测方法比基于HOG的...
在许多施工场景的安全监控中,需要及时发现防护栅栏的异常状态并进行告警。将图像识别技术应用于视频监控系统中,针对栅栏图像特有的特点,设计了基于HOG和基于深度学习的检测方法。通过实验比较分析,基于深度学习的检测方法比基于HOG的检测方法具有更高的检测精度,基于深度学习的检测方法其最高检测精度达到99.8%。合理设计深度神经网络的参数规模和网络架构,即使在无GPU的运算环境下也能达到准实时的检测需求,在无GPU的运算环境下,其对高清图像的检测速度能达到1.7s/f。
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关键词
安全防护
图像识别
HOG
深度学习
CNN
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职称材料
题名
基于图像识别的施工防护栅栏异常检测的研究
被引量：
4
1
作者
侯卫东
季昆玉
贾俊
陆杰
机构
赛特斯信息科技股份有限公司先进技术研究院
国网江苏省电力
公司
泰州供电
公司
出处
《电子测量技术》
2018年第4期102-106,共5页
文摘
在许多施工场景的安全监控中,需要及时发现防护栅栏的异常状态并进行告警。将图像识别技术应用于视频监控系统中,针对栅栏图像特有的特点,设计了基于HOG和基于深度学习的检测方法。通过实验比较分析,基于深度学习的检测方法比基于HOG的检测方法具有更高的检测精度,基于深度学习的检测方法其最高检测精度达到99.8%。合理设计深度神经网络的参数规模和网络架构,即使在无GPU的运算环境下也能达到准实时的检测需求,在无GPU的运算环境下,其对高清图像的检测速度能达到1.7s/f。
关键词
安全防护
图像识别
HOG
深度学习
CNN
Keywords
safety protection
image recognition
HOG
deep learning
convolutional neural network
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于图像识别的施工防护栅栏异常检测的研究
侯卫东
季昆玉
贾俊
陆杰
《电子测量技术》
2018
4
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