基于深度学习的飞行员驾驶异常行为监测方法

来源 :安全与环境学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:gujianjia
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为有效识别飞行员驾驶异常行为规避飞行安全事故,提出一种基于改进的YOLOv3异常驾驶行为监测深度学习算法。首先,基于深层神经网络结构提取图像语义特征,完成飞行员驾驶行为图像和视频识别;然后,利用改进交并比I_(OU)(Intersection Over Union)作为边框回归损失函数提高目标检测精度,加快模型收敛速度及增强异常驾驶行为区域定位;最后,通过卷积神经网络提取特征实施飞行员驾驶异常行为监测实例验证。实验结果表明:该方法能够快速、准确地识别出飞行员的异常行为,根据训练数据,改进的YOLOv
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高氟地下水是世界各国研究者广泛关注的重大环境问题。尽管对高氟地下水的化学特征、形成机理和扩散机制等已有不少研究,但其稀土元素(REE)的含量和分异特征以及这些特征能否反映高氟地下水的形成和分布尚不清楚,这在一定程度上限制了REE在高氟地下水中的运用。本研究以地下水氟离子异常严重地区—华北平原为研究区,通过沿地下水流向采集浅层和深层地下水样,研究分析了水中氟离子和REE的地球化学特征。结果表明,地下
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