本文主要研究内容
作者孙海松（2019）在《基于5G移动边缘计算的实验室火灾探测系统研究》一文中研究指出：提出了一种高效的基于卷积神经网络(CNN)的火灾探测系统,用于在实验室的监控视频中进行火灾检测。本系统使用了轻量级的深度神经网络(DNN),该DNN没有密集的全连接层,因此具有极低的计算开销。实验评估结果表明,与现有技术相比,该系统具有更好的综合性能,适用于在资源受限的物联网环境中实施火灾探测。
Abstract
di chu le yi chong gao xiao de ji yu juan ji shen jing wang lao (CNN)de huo zai tan ce ji tong ,yong yu zai shi yan shi de jian kong shi pin zhong jin hang huo zai jian ce 。ben ji tong shi yong le qing liang ji de shen du shen jing wang lao (DNN),gai DNNmei you mi ji de quan lian jie ceng ,yin ci ju you ji di de ji suan kai xiao 。shi yan ping gu jie guo biao ming ,yu xian you ji shu xiang bi ,gai ji tong ju you geng hao de zeng ge xing neng ,kuo yong yu zai zi yuan shou xian de wu lian wang huan jing zhong shi shi huo zai tan ce 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自智能计算机与应用的孙海松，发表于刊物智能计算机与应用2019年05期论文，是一篇关于移动边缘计算论文,实验室火灾检测论文,智能计算机与应用2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自智能计算机与应用2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。