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基于改进yolov5和物联网的危化品智能监控系统设计: 收藏
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引用; 《自动化与仪器仪表》2025年第1期 268-272页; 作者：邢正尧贾明昊夏云赵毅峰复旦大学附属华山医院上海200040; 为了进一步提升物联网处理数据的效率以及监控图像的目标检测精度,研究选用改进长短期记忆网络和目标检测技术构建了物联网时空数据处理和危化品检测模型。实验结果显示,研究改进的长短期记忆网络分类准确率达到0.95,损失函数曲线收敛...; 为了进一步提升物联网处理数据的效率以及监控图像的目标检测精度,研究选用改进长短期记忆网络和目标检测技术构建了物联网时空数据处理和危化品检测模型。实验结果显示,研究改进的长短期记忆网络分类准确率达到0.95,损失函数曲线收敛值最小,为0.02。同时,改进的长短期记忆网络对不同数据的分类误差中位取值水平均在0.35之下,R-squared值均在0.80水平之上。改进目标检测模型的平均精度均值最高达到0.945,最大交并比达到了0.83,检测性能最优。消融实验有效证实了两种改进策略的改善效果。该研究提高了检测和识别危化品的准确性和效率,为危化品管理和应急处理提供了更加智能化的手段。; 来源：详细信息评论

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