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吴凡; 王慧琴; 王可;
西安建筑科技大学 信息与控制工程学院 陕西 西安710055;
烟雾检测; 深度学习; 时空域; 运动目标检测; 注意力机制;
机译:火灾标志检测系统<采用超灵敏的烟雾检测系统预防火灾>
机译:基于图像的烟雾检测的双重深度学习模型
机译:实时森林烟雾检测使用手工设计的特征和深度学习
机译:火灾和烟雾检测的自适应阈值深度学习方法
机译:在国家空域系统中对拥塞的预测,缓解和评估进行建模时,改进了航空拥塞管理
机译:基于鲁棒AdaBoost的基于视频的火灾烟雾检测
机译:基于深度学习的空间和时间特征,监控摄像机火灾和烟雾检测的假阳性递减研究
机译:死亡率评估和控制评估(FaCE)报告:志愿消防员在伊利诺伊州大型机器棚火灾时进行外部火灾抑制时死亡
机译:INNOTECH DEVICE(创新技术)用于家庭,商业和工业中的气体和火灾烟雾检测,并向用户移动应用发送通知。当设备检测到气体并向其发送烟雾信号以关闭房屋外的气体管道时。它告诉所有安装了INNOTECH装置的位置。
机译:烟雾检测装置,火灾烟雾检测方法及计算机程序
机译:烟雾检测模块,火灾报警系统以及在核区域或爆炸危险区域中使用烟雾检测模块
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