焦双健

作品数：55被引量：184H指数：9
导出分析报告
供职机构：中国海洋大学工程学院更多>>
发文主题：疏浚地震破坏陶粒混凝土地震反应卷积神经网络更多>>
发文领域：建筑科学交通运输工程天文地球自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《地震工程与工程振动》《建材世界》《公路》《地震学报》更多>>
所获基金：地震科学联合基金国家自然科学基金福建省重点科技计划项目上海市科委科技攻关项目更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

署名顺序

  • 全部
  • 第一作者
结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
融合注意力机制的轻量级火灾检测模型
《消防科学与技术》2024年第3期378-383,共6页曹康壮 焦双健 
基于视觉信息的火灾检测对消防工作具有重要意义,但现阶段相关研究提出的方法大多是基于高性能的硬件设备开展,这限制了相关成果的实际应用。在YOLOv5目标检测算法基础上使用ShuffleNetv2网络为主干构造轻量化模型,并引入SIoU损失函数...
关键词：卷积神经网络 火灾检测 YOLOv5 注意力机制 JetsonNano 
基于卷积神经网络图像处理的新拌混凝土强度识别
《四川建材》2023年第5期5-7,11,共4页尹峰德 焦双健 
混凝土抗压强度是评价混凝土结构质量和安全的代表性参数,但传统的评价混凝土抗压强度的方法多为后验方法,对已硬化后的混凝土进行抗压强度试验,此类方法成本高、浪费严重、耗时巨大且具有滞后性。因此,提出一种基于卷积神经网络的新拌...
关键词：卷积神经网络 新拌混凝土 抗压强度 图像识别 
嵌入式智慧工地安全帽检测系统设计与实现被引量：1
《工业安全与环保》2023年第4期26-28,共3页焦双健 王超 
针对施工作业人员不佩戴安全帽的问题,设计了一种基于计算机视觉的嵌入式智慧工地安全帽检测系统并进行了实用性的算法改进,解决了人力检测效率低下、标准不一的问题,同时提升了在目标检测领域小目标检测的精度。介绍了人工和传统算法...
关键词：嵌入式系统 计算机视觉 智慧工地 安全帽检测 
基于改进SSD的铁路障碍物检测研究被引量：5
《现代电子技术》2023年第2期57-64,共8页焦双健 刘东 王超 
铁路安全问题中由障碍物造成的安全事故占比大,后果严重。目前,铁路障碍物的检测方法存在检测精度低、实时性差的问题,并且需要耗费大量人力。为此,文中将目标检测技术应用到铁路障碍物检测中,通过实时监控预警辅助人工巡检,提高检测效...
关键词：铁路安全 目标检测 SSD Faster R-CNN 铁路障碍物 反卷积模块 特征提取网络 修正参数 
嵌入式智慧电网绝缘子缺失检测系统设计与实现
《电视技术》2022年第12期46-50,62,共6页焦双健 宫中飞 
针对输电线路绝缘子长期暴露在自然环境中容易遭到侵蚀而自爆缺失的问题,设计一种基于深度学习的嵌入式绝缘子缺失检测系统。为了提升对于小目标物体的检测精度并增强模型的泛化能力,对YOLOv5s算法融合CBAM注意力机制,并将PANet替换为Bi...
关键词：深度学习 YOLOv5s 嵌入式系统 智慧电网 注意力机制 
基于YOLOv5s的口罩佩戴实时检测系统设计被引量：1
《电视技术》2022年第11期52-56,60,共6页焦双健 谢似霞 
正确佩戴防护口罩,已经成为一种科学有效的降低病毒传播率的方法。然而,现有的人工检查是否正确佩戴口罩的方法存在明显不足。基于目前目标检测技术的快速发展,为了节省人力、避免漏检和提高防控效率,提出一种基于YOLOv5s的口罩佩戴实...
关键词：口罩检测 目标检测 YOLOv5s 注意力机制 
基于深度学习的路面坑洼检测系统设计被引量：4
《单片机与嵌入式系统应用》2022年第7期10-13,共4页焦双健 杜福君 
提出一种基于深度学习网络的路面坑洼嵌入式检测系统的设计方案,旨在提升路面养护巡检的效率、降低公路维护费用。该系统首先对大量的样本数据进行网络模型训练,获取最优模型;然后将最优模型部署到英伟达TX2中;最后通过车载摄像头自动...
关键词：路面坑洼检测 英伟达TX2 深度学习 YOLOv5S 
ST-GCN在建筑工人不安全动作识别中的应用被引量：19
《中国安全科学学报》2022年第4期30-35,共6页刘耀 焦双健 
为准确及时地识别施工现场工人的不安全动作,运用计算机视觉的方法,结合图像识别技术和建筑安全知识,提出一种基于骨架的实时识别方法。将姿态估计算法与动作识别算法结合搭建组合模型,通过全面的数据进行模型训练,进而实现动作分类和...
关键词：时空图卷积网络(ST-GCN) 建筑工人 不安全行为 动作识别 AlphaPose 长短期记忆网络(LSTM) 
基于深度学习的口罩佩戴状态目标检测系统设计被引量：3
《单片机与嵌入式系统应用》2021年第11期5-9,共5页焦双健 孙萌雪 
提出一种基于深度目标检测方法的口罩佩戴识别检测系统,以有效监督人们佩戴口罩情况。该系统首先通过对大量不同场景下正确佩戴口罩、错误佩戴口罩、未佩戴口罩三类图片数据进行网络训练,然后利用训练好的离线网络模型即可对监控视频中...
关键词：口罩佩戴状态 深度学习 卷积神经网络 YOLO 
基于深度学习的恶劣环境中路面障碍物检测被引量：2
《单片机与嵌入式系统应用》2021年第8期48-50,54,共4页王玲玲 焦双健 
在人工智能蓬勃发展的新时代,面对传统障碍物硬件设备检测成本高、实时性差、无法常态化进行、依赖于人工控制、耗时耗力等不足,设计了基于深度学习的目标检测方法。而在实际情况中,路面经常会出现光照不足、大气杂质、光学系统失真等...
关键词：道路障碍物检测 深度学习 RETINEX理论 YOLO 
全选清除导出
共6页<123456>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部