YOLO模型检测技术在电梯中的应用场景及改进建议

Application Scenarios and Improvement Suggestions of YOLO Model Detection Technology in Elevators

蒋文伟 ¹李功宁 ¹赵正宇 ¹王永青¹

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作者信息

1. 江苏省特种设备安全监督检验研究院,南京 210094
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摘要

指出在计算机视觉领域的目标检测技术中,卷积神经网络目标检测技术具有良好的性能,而YOLO模型检测技术属于卷积神经网络目标检测技术,在电梯领域获得广泛应用.介绍了YOLO模型检测技术在电梯轿厢内人流监测、电梯门状态检测、电梯设备故障检测中的应用,并指出应用中的优缺点.最后,根据这些优缺点提出了 6 点改进建议,即算法优化、网络结构优化、数据增强、将智能化与边缘计算结合、多模态信息融合、跨领域合作.

关键词

电梯安全/目标检测/卷积神经网络检测/YOLO模型/应用场景/优缺点/改进

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基金项目

国家市场监督管理总局科技项目(2022MK041)

出版年

2024

中国电梯

中国建筑科学研究院建筑机械化研究分院

中国电梯

影响因子：0.058

ISSN：1001-7151

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