机译:卷积神经网络方法自动检测建筑工地工人和重型设备
Huazhong Univ Sci & Technol, Sch Civil Engn & Mech, Wuhan 430074, Hubei, Peoples R China;
Huazhong Univ Sci & Technol, Sch Civil Engn & Mech, Wuhan 430074, Hubei, Peoples R China;
Huazhong Univ Sci & Technol, Sch Civil Engn & Mech, Wuhan 430074, Hubei, Peoples R China;
Curtin Univ, Dept Civil Engn, Perth, WA 6023, Australia;
Huazhong Univ Sci & Technol, Sch Civil Engn & Mech, Wuhan 430074, Hubei, Peoples R China;
Deep learning; Image; Improved Faster R-CNN; Object detection; Construction site;
机译:使用定向的梯度和颜色直方图,从现场视频流中自动二维检测建筑设备和工人
机译:MET-SRSNET:使用卷积神经网络自动检测和跟踪脑转移的集合方法
机译:通过卷积神经网络检测的与建筑相关的对象的相关性网络识别站点图像中的各种建筑活动
机译:基于卷积神经网络的二维人体姿态估计在建筑工人现场活动分析中的潜力
机译:用于磁共振成像数据中细胞自动检测的卷积神经网络。
机译:在数字病理图像中使用深度学习对神经胶质瘤进行自动分级:卷积神经网络集成的模块化方法
机译:通过熔丝丝状制造制造的3D印刷部件卷积神经网络的实施:基于贝叶斯的自动化方法