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2018山西英语中考题:基于HOG+SVM的临边洞口安全判定系统

张根杰  邓逸川  邓晖  罗德焕  赵子健  徐烨晨  苏博杨  王骞  
【摘要】:近年来,我国建筑行业安全事故发生率居高不下,其中高处坠落导致的事故最为普遍。目前,尽管高处坠落事故已引起学术界和业界的高度关注,但临边洞口作为高处坠落的频发区,与之相关的自动化安全检查的研究力度略显不足。本文利用无人机自动采集施工现场的照片,通过HOG+SVM算法实现临边洞口的自动识别,实时反馈存在安全隐患的临边洞口,并根据BIM模型提供的先验信息,判定存在安全隐患的临边洞口的方位,减少高处坠落事故的发生。
【作者单位】:华南理工大学土木与交通学院 新加坡国立大学
【分类号】:TU714;TU17

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前3条
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【共引文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前6条
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【二级参考文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【相似文献】
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