| 深度学习在塔吊裂缝识别中的应用 |
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| 引用本文： | 黄宏安,陈国栋,张神德.深度学习在塔吊裂缝识别中的应用[J].佳木斯大学学报,2021,39(1):13-16. |
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| 作者姓名： | 黄宏安 陈国栋 张神德 |
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| 作者单位： | 福州大学物理与信息工程学院,福建 福州350108;福州大学物理与信息工程学院,福建 福州350108;福州大学物理与信息工程学院,福建 福州350108 |
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| 基金项目： | 基于车联网云平台的交通违章自动识别关键技术及应用研发 |
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| 摘 要： | 在塔吊事故频发的背景下,将阐述几种当前主流的基于卷积神经网络的目标识别算法应用于塔吊安全监督管理的可行性.将当前主流的目标识别YOLOv3算法、Faster-RCNN算法和SSD算法应用在塔吊的裂缝识别上从而降低塔吊事故的发生,通过比较分析这三种算法在塔吊裂缝识别上的优缺点,并进一步提出下一步的改进方向来更好的针对塔吊安全管理.
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| 关 键 词： | 塔吊 裂缝检测 深度学习 卷积神经网络 |
Application of Deep Learning in Crack Identification of Tower Crane |
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| HUANG Hongan,CHEN Guodong,ZHANG Shende.Application of Deep Learning in Crack Identification of Tower Crane[J].Journal of Jiamusi University(Natural Science Edition),2021,39(1):13-16. |
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| Authors: | HUANG Hongan CHEN Guodong ZHANG Shende |
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