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基于级联多任务深度神经网络的施工现场车辆进出检测与识别算法

喻捷 杨倩 冯欣 葛永新

重庆理工大学学报2023,Vol.37Issue(19):247-254,8.
重庆理工大学学报2023,Vol.37Issue(19):247-254,8.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.10.028

基于级联多任务深度神经网络的施工现场车辆进出检测与识别算法

Cascaded multi-task deep neural network based algorithm for construction site vehicle entry and exit detection and recognition

喻捷 1杨倩 2冯欣 2葛永新3

作者信息

  • 1. 重庆建工住宅建设有限公司, 重庆 400000
  • 2. 重庆理工大学 计算机科学与工程学院, 重庆 400054
  • 3. 重庆大学 大数据与软件学院, 重庆 401331
  • 折叠

摘要

关键词

车辆进出管理/深度学习/目标检测/级联多任务

Key words

vehicle access management/deep learning/target detection/cascading multitasking

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

喻捷,杨倩,冯欣,葛永新..基于级联多任务深度神经网络的施工现场车辆进出检测与识别算法[J].重庆理工大学学报,2023,37(19):247-254,8.

基金项目

重庆市自然科学基金项目(CSTB2022NSCQ-MSX0493) (CSTB2022NSCQ-MSX0493)

重庆市技术创新与应用发展重点项目(cstc2021jscx-dxwtBX0018) (cstc2021jscx-dxwtBX0018)

重庆理工大学学报

OA北大核心

1674-8425

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