【摘 要】
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基于骑车人目标识别的骑车人保护系统是保护道路环境中骑车人的重要手段。该文提出了骑车人目标的候选区域选择方法,并结合基于深度卷积神经网络的目标分类与定位方法,实现了骑车人目标的有效识别。候选区域选择方法可分为3部分:骑车人共有显著性区域检测、基于冗余策略的候选区域生成和基于车载视觉几何约束的候选区域选择。在公开的骑车人数据库上进行的对比试验表明:相对于现有的目标候选区域选择及目标识别方法,该方法显著
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基于骑车人目标识别的骑车人保护系统是保护道路环境中骑车人的重要手段。该文提出了骑车人目标的候选区域选择方法,并结合基于深度卷积神经网络的目标分类与定位方法,实现了骑车人目标的有效识别。候选区域选择方法可分为3部分:骑车人共有显著性区域检测、基于冗余策略的候选区域生成和基于车载视觉几何约束的候选区域选择。在公开的骑车人数据库上进行的对比试验表明:相对于现有的目标候选区域选择及目标识别方法,该方法显著提升了骑车人目标的识别率及识别精度,进而验证了该方法的有效性。
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为了加强对原油拉运管理,堵塞各种漏洞,确保边远井、站原油全部进入集输系统,使原油拉运工作更好的进行,确保原油拉运工作的安全和稳定,笔者结合采油六厂的具体情况进行了认真的研究分析,并开发应用"原油拉运手机APP平台",提升原油拉运管理水平,有效解决了原油拉运"源头失控、过程失真、结果失效、问题失查"的现象,确保原油"颗粒归仓",希望能对原油拉运方面的工作有所借鉴意义。
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