基于语义分割的防侵入系统

摘要：

对现有门式起重机的防侵入系统进行了详细分析后,针对其工作环境复杂、智能化水平较低的特点,建立了基于机器视觉和深度学习技术的防侵入监测模型.针对各目标检测算法和语义分割算法的优缺点,采用了语义分割算法作为防侵入模型,ICNet作为主要的语义分割网络.对比其他网络,ICNet网络具有99.37％的训练精度和1.81％的训练损失,都展现出了最优的精度.整体证明了基于语义分割的防侵入系统的智能性、可行性.

关键词：语义分割;防侵入;门式起重机;ICNet

所属期刊栏目：31

资助基金：中国制造四川行动计划;川大-宜宾校地合作项目

在线出版日期：2022-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：65-72