T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）
AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)
范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016
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详细信息评论摘要：目前我国矿山建设领域很多系统存在功能不完善、可操作性差、智能化程度较低、数据无法得到深度利用等问题。引入图像识别技术,对矿车装载物进行识别以此来提高分运效率,是解决上述问题的一个可靠途径。文章首先综合评估Faster R-CNN、SSD、YOLO、RetinaNet四种图像识别算法在矿车装载物分类中的实际性能,发现YOLO模型最佳。其次使用轻量级的MobileNet V3网络替换YOLO的特征提取网络,优化后的模型在保证精度的基础上,大小变为原有的1/5,且在不同环境下都能进行有效识别并分类。最后设计了人机交互界面并搭载触摸屏,实现了整套矿车装载物智能识别系统。
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