基于YOLOv5s的滑雪人员检测研究

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针对滑雪人员目标检测研究中,存在的检测精度低、速度慢,不同姿态识别效果差等问题,采用YOLOv5s网络模型,改进损失函数,增加平衡因子,在自制滑雪人员数据集上对网络进行训练,利用训练好的网络进行图像特征提取,实现滑雪人员的快速检测。基于YOLOv5s的滑雪人员检测模型可以有效识别不同姿态下的滑雪人员,mAP值达到99.87%,Recall值达到97.66%,检测速度可以达到7ms/帧。实验结果表明,改进的YOLOv5s滑雪人员检测模型,检测速度快,检测精度高,鲁棒性强,有较好的可扩展性,既满足检测精
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针对地震观测站维护成本高、效率低、智能化程度不高的问题,文中提出了以树莓派单板电脑和ESP8266模块为核心,以物联网、云服务为技术支持,构建地震观测站智能监控的方案。该系统中,台站数据采集模块以ESP8266为核心,辅以BME280、HLW0832、INA219、MQ-2芯片和继电器,实现观测站环境、市电、直流电、火灾的实时监测、故障告警和远程重启。树莓派安装Openwrt软路由系统和Homea
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