李静

作品数：3被引量：2H指数：1
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供职机构：北京建筑大学更多>>
发文主题：目标检测人数统计国内高校集群化统计模型更多>>
发文领域：自动化与计算机技术建筑科学化学工程艺术更多>>
发文期刊：《建筑与环境》《数据挖掘》《计算机工程与科学》更多>>
所获基金：住房和城乡建设部科学技术计划项目国家自然科学基金更多>>
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基于改进YOLO V3算法的室内人数统计模型被引量：2
《数据挖掘》2023年第1期10-22,共13页何强 李静 陈琳琳 
基于机器学习与深度学习的目标检测方法被广泛应用于人数统计,然而实际检测区域往往存在人群相互遮挡,或光照不均匀等情况时,人数统计仍然面临很大挑战。为此,提出了一种改进的YOLO V3模型,使其更好的适应室内人群的人数统计。首先自建...
关键词：人数统计 机器学习 上采样 深度学习 定位准确度 输出层 统计性能 目标检测 
基于全局注意力的室内人数统计模型
《计算机工程与科学》2022年第3期471-478,共8页李静 何强 张长伦 王恒友 
国家自然科学基金(62072024,61473111);北京建筑大学科学研究基金(KYJJ2017017,Y19-19,Y18-11);住房和城乡建设部科学技术计划北京建筑大学北京未来城市设计高精尖创新中心开放课题(UDC2019033324,UDC201703332);河北省机器学习与计算智能重点实验室资助课题(2019-2021-A)。
随着人工智能技术的爆炸式发展,机器学习、深度学习等技术在人脸识别、行人检测和视频跟踪等各个领域得到了广泛的应用,其中利用目标检测进行室内人数统计一直以来是一个热门的研究。室内监控画面存在人群相互遮挡,且目标特征模糊等问题...
关键词：目标检测 人数统计 注意力机制 YOLOv3 
浅析国内高校科研实验建筑集群化进程
《建筑与环境》2013年第6期65-67,共3页李静 
高校科研实验建筑是高校中重要的、投资巨大的一类建筑，随着时代发展和科教兴国战略的不断深入实施，其正呈现着新的趋势。本文对其发展趋势之一——集群化进行探索，阐释集群化的发展背景及进程。
关键词：集群化 进程 科研实验建筑 
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