基于语义分割的防侵入系统

• 作者: 罗耀俊 向海 胡晓兵 牛洪超 魏上云
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 语义分割 防侵入 门式起重机 ICNet
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 系统建设|System Construction
• 页码范围: 65-72
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008276

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.