【摘 要】
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新冠肺炎疫情背景下课堂多人佩戴口罩及姿态识别问题,提出了基于YOLO和OpenPose模型的课堂多人状态检测算法。提出的Efficient-YOLO模型,通过采用CBAM注意力模块、SPNET-NEW模块,解决了多人遮挡和无规则化目标的口罩佩戴检测精度问题。此外,提出了一种轻量化的Class-OpenPose模型检测学生上课姿态,该算法在OpenPose模型基础上,使用ShuffleNetV2-N
【机 构】
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南通大学 电气工程学院 南通 226007;南通大学 张謇学院 南通 226007;南通大学 电气工程学院 南通 226007;上海大学 机电工程与自动化学院上海市电站自动化技术重点实验室 上海 21
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新冠肺炎疫情背景下课堂多人佩戴口罩及姿态识别问题,提出了基于YOLO和OpenPose模型的课堂多人状态检测算法。提出的Efficient-YOLO模型,通过采用CBAM注意力模块、SPNET-NEW模块,解决了多人遮挡和无规则化目标的口罩佩戴检测精度问题。此外,提出了一种轻量化的Class-OpenPose模型检测学生上课姿态,该算法在OpenPose模型基础上,使用ShuffleNetV2-NEW对传统模型在底层特征提取方面进行改进,实现了复杂环境下关键姿态点的实时准确检测。实验表明,在课堂多人
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与传统洛伦兹线形相比,具有不对称线形的Fano共振光谱有更高的光谱分辨率,尤其适合传感应用。通过在硅基总线波导与跑道微环谐振腔耦合区域引入两个空气孔使得连续光谱产生突变相移,并与跑道微环谐振腔耦合形成Fano共振,且在较宽谱段范围内的每个共振峰都表现为非对称线形。通过仿真优化耦合间距以及空气孔与耦合区域中心的偏移量,获得最大光谱分辨率为312.05 dB/nm,消光比为53.09 dB的硅基Fano共振器件。在模仿被液体的折射率变化范围为1.33~1.332的条件下,仿真得到折射率传感灵敏度为125 nm
往复压缩机结构复杂、激励源众多,极易发生故障.由于故障特征设计困难,且多依靠经验,导致传统方法诊断能力不强.基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的智能
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分析了天花灯金属外罩的结构和冲压工艺。首先,设计级进模具,生产天花灯金属外罩的成形部分,并详细介绍了该级进模具的料带图,对该级进模具中的撕裂工序模进行了分析,在撕裂工序模的凹模上开两条槽,以防止工序料与条料完全断开;然后,设计弯边模,对级进模具生产的半成品口部材料进行弯边。在弯边模的下模中,设计了4个滑块和4个斜顶,先用滑块将产品口部材料向内弯边,再用斜顶将弯边后的产品从下模的定位型芯中顶出。最后,设计了两套卷边模,第1套是预卷边模,对弯边后的产品初步卷边;第2套是成形卷边模。在天花灯金属外罩模具中,弯边
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