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正日前,科学家设计出让盲人看到事物的智能眼镜,它们通过两个小型摄像头和一部袖珍电脑捕捉信息,使佩戴者意识到前面的人和物体。它们甚至可以让盲人"看到"自动提款机上的显示屏或阅读饭店菜单。我们知道,大多数盲人仍然可以感觉到光,这种智能眼镜正是利用这个特点。镜框内针头一般大的摄像头捕捉眼前 相似文献
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《江苏大学学报(自然科学版)》2014,(2)
为了避免不规范佩戴安全带行为的发生,进一步提高安全带的佩戴率,提出了一种基于GA-BP的安全带佩戴识别方法.该方法在图像处理技术的基础上,提取安全带极坐标转化后的二值化图像像素值作为表征安全带佩戴状态的特征向量,并通过PCA方法对其进行降维;然后采用BP神经网络算法,建立基于BP神经网络的安全带佩戴识别模型,同时为了提高安全带佩戴识别模型的精度,引入遗传算法对其权值和阈值进行优化,建立基于GA-BP的安全带佩戴识别模型;最后通过具体实例验证.结果表明:该方法合理有效,能较好地对安全带的不同佩戴状态进行识别,具有较好的实用性和推广性. 相似文献
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针对目前主流口罩佩戴检测算法均需要对样本进行标注,使用的网络模型对电脑硬件配置要求高,无法适用于便携设备或移动端的问题,提出了一种基于MobileNet V2的口罩佩戴识别方法.首先,对口罩佩戴数据集进行构建,并进行数据扩充;然后,通过搭建MobileNet V2模型实现对口罩佩戴的识别;最后,通过选择合适的评价标准进行结果分析.结果表明:该方法对是否佩戴口罩的检测准确率可达99.83%,对口罩佩戴是否标准的检测准确率可达98.97%.该方法在保证准确率和速度的基础上,减小网络体积,适用性更加广泛. 相似文献
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人脸口罩佩戴识别成为疫情防控的一项重要手段,而目前口罩佩戴检测主要还是通过人工监测,基于深度学习的口罩佩戴检测系统较少,且存在误检、漏检和检测速度慢等问题。针对口罩佩戴检测中不规范佩戴口罩数据集较少,和对检测精度和检测速度要求较高的实际应用需求,从数据集和网络两方面改进人脸口罩佩戴检测方法:通过在无监督自分类方法中引入标签矫正算法对数据集进行子类划分,减少数据集类内差异,提高网络检测精度;调整目标检测网络结构,去除小尺度检测的网络层,提高网络检测速度;引入注意力机制模块,增强网络对细节特征的提取能力,提高网络检测精度。口罩佩戴情况的平均检测精度从79.34%提升到93.12%,检测速度提高了6.4%,设计的网络结构能够满足实际应用的需求。 相似文献
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提出一种基于改进型YOLO v5算法的安全帽佩戴检测方法,通过安全帽区域与头部区域的位置关系判断安全帽佩戴情况,对算法中候选框、卷基层、输入端和量化方法进行改进.通过与其他安全帽佩戴检测方法进行试验对比分析,改进后的算法可以提高识别精度与速度,更好满足实时监控的需求. 相似文献
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《中国新技术新产品精选》2006,(4)
Chronotech公司是一家欧洲知名的手表设计及制造商。近日他们推出了一款带有蓝牙通讯功能的手表。实际上这也是世界上首款基于蓝牙技术的手表。这款被称之为Bluevoice的产品还可以充当蓝牙耳机的角色用来通话。普通的蓝牙耳机要求使用者无时无刻地戴在耳机上,再舒适的佩戴也会造成耳朵的不适。但这款手表蓝牙却改变了蓝牙的一贯佩戴方式,平时可就如佩戴手表一样在手 相似文献
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邢乃文 《大众科学.科学研究与实践》1994,(3)
首饰的佩戴,无疑使人平添几许风度,几许光彩,但可通过佩戴首饰来保健就非尽人所知了。如项链套于脖子上,由于来回摆动,形成一种极轻微的按摩作用,无形之中解除了肌肉的疲劳,还有刺激脑神经的积极作用,真乃一举两得。 相似文献
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建筑行业是一种高危行业。在建筑安全中,安全帽的佩戴可以在一定程度上保障施工人员的安全。针对施工人员的安全帽佩戴问题,设计并实现了一款基于YOLOv5s算法模型的智慧工地安全管理系统。将训练好的算法模型通过RT-Thread操作系统部署于嵌入式硬件平台,在施工现场智能识别未佩戴安全帽的人员并提出报警。在进行推理测试后得出结果,基于YOLOv5s的算法模型可以有效地区别出施工人员有无正确佩戴安全帽,测试精度达到92.3%。当IoU为50时,mAP值达到93.1%。实验结果表明,基于YOLOv5s的算法模型在人群密集和小头检测等问题上准确率高,实时性强,均已达到实际使用需求,同时有助于降低施工风险,减少不必要的人力监督,实现工地人员智能安全管理。 相似文献
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