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公开(公告)号:CN119625631A
公开(公告)日:2025-03-14
申请号:CN202411668598.1
申请日:2024-11-21
Applicant: 云南农业大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv8‑CBAM的安全帽佩戴智能监测方法,包括以下步骤:构建安全帽佩戴情况数据集;构建YOLOv8‑CBAM深度学习模型;基于YOLOv8‑CBAM深度学习模型对安全帽佩戴情况数据集进行训练,直至损失函数收敛或达到预设的迭代次数;基于YOLOv8‑CBAM模型对安全帽佩戴情况进行检测。本发明可实现监测工人是否佩戴安全帽,检测准确率高,模型鲁棒性高、运行速度快。
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公开(公告)号:CN116502956A
公开(公告)日:2023-07-28
申请号:CN202310510275.9
申请日:2023-05-08
Applicant: 云南农业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06Q50/02 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06N7/00
Abstract: 本发明属于系统综合评价技术领域,公开了一种面向智慧农业信息系统的内部威胁风险指标权重优化方法,基于相邻目标优属度方法将指标两两比较进行重要性排序;基于指标重要性排序结果,构建模糊标度值矩阵,通过模糊标度值矩阵的行求和获得指标主观权重;将指标主观权重作为信息序列输入,向信息序列中添加白噪声并进行EMD分解,得到IMF组分量;求解IMFs的平均值,依据剩余分量计算客观权重。本发明基于主客观综合赋权法计算智慧农业信息系统内部威胁风险指标权重,既能体现内部威胁风险的特征和符合实际情况,也能获得客观指标权重;将计算得到的主观权重值进行分解和优化,从而赋予指标更为客观的权重值,故本发明是有效且合理的。
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