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8、“.....但是,深度学习有个令人头疼的缺点,那就是需要大量样本来进行训练才能达到较好的泛化。因此,大规模的图片基于卷积神经网络的施工人员佩戴安全帽智能判别方法研究原稿个候选目标区域进行分类,即减少误报,最终完成检测过程。整个网络模型的训练和检测过程,均在上实现,检测速度快,检测过程端到端,确保了最终测试结研究生,工程师,研究方向桥梁工程,核心算法理论本文所研究的基于和网络的安全帽智能识别方法,主要内容包含以下两个它集成了两个卷积神经网络,完成了目标的端到端的检测过程......”。

9、“.....设计了套用于土木工程结构施工作业现场工作人员安全帽智能识别的软件系统,对其中作业人员的穿戴进行识别和规范性检测,并对不规范的穿征图。第层卷积层中为尺寸为的卷积核,经过激活函数输出为的个特征图。第层卷积层中的卷积核的尺寸为,经过卷积池化操作输出为的个特征图,这些卷积第层的输出为像素的个特征图。然后对数据进行激活函数和归化处理并将处理后的数据作为池化层的输入数据......”。