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宫妍; 夏明磊; 王皆凯; 翟俊杰;
哈尔滨商业大学轻工学院;
深度学习; 目标检测; YOLOv5; CIOU损失函数; 视觉识别; 安全帽佩戴检测;
机译:安全帽佩戴检测可增强建筑工人的现场安全
机译:研究结果对农学中概述报告从帕多瓦大学(自动群使用YOLOv3检测在白葡萄品种,YOLOv4和YOLOv5深学习算法)
机译:基于视觉的建筑工地安全帽佩戴智能监控框架
机译:基于改进yolov5s算法的吸烟行为检测
机译:一种改进的遗传算法和基于开关的神经网络模型,用于基于滥用的入侵检测。
机译:基于轻量级卷积神经网络的多尺度特征和自顶向下模块的安全帽佩戴检测
机译:基于改进的YOLOV5的采摘机器人的实时Apple定位检测方法
机译:基于形态滤波处理的改进分水岭变换自动能量检测算法。
机译:安全帽和头带,用于检测生物信号,尤其是使用户能够确认佩戴带帽者的健康状况
机译:一种改进的安全帽固定销或将帽子固定在佩戴者头部的装置,适用于固定或固定其他服饰。
机译:基于PBFT算法的自动恢复的基于PBFT算法的改进方法
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