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摘要:
随着人工智能在各领域的极速发展和广泛运用,自动化技术已经能够代替部分手工操作。窨井盖存在于城市中的大小街道,及时监控井盖的丢失、破损情况,有助于避免行人伤亡等危害;结合智能视频监控系统,利用卷积神经网络(CNN)学习并提取井盖特征,通过训练的模型定位井盖并判断井盖类型;该方法对井盖的破损情况进行实时监控,大大提升井盖管理的效率。
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卷积神经网络
目标检测
深度学习
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 基于卷积神经网络的窨井盖检测
来源期刊 现代计算机:中旬刊 学科 工学
关键词 人工智能 CNN 窨井盖检测 智慧城管
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 79-84
页数 6页 分类号 TP183
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘正熙 四川大学计算机学院 42 266 9.0 16.0
2 熊运余 四川大学计算机学院 39 147 6.0 11.0
3 陶祝 四川大学计算机学院 3 8 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
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节点文献
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同被引文献  (0)
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2018(0)
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研究主题发展历程
节点文献
人工智能
CNN
窨井盖检测
智慧城管
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代计算机:中旬刊
月刊
1007-1423
44-1415/TP
广州市海珠区新港西路135号中山大学园B
46-205
出版文献量(篇)
9067
总下载数(次)
3
总被引数(次)
0
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