【摘 要】
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在新冠病毒(COVID-19)全球肆虐的大背景下,为有效阻止新冠病毒在人群中传播,多地要求在公众场合佩戴口罩,针对这一问题,提出一种基于FasterRCNN算法的口罩佩戴检测方法,手动通过labelimg进行数据集标定,再对深度学习模型进行训练,实验结果表明,该深度学习算法的检测的准确率达到97.57%,可以有效检测人员的口罩佩戴情况。
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在新冠病毒(COVID-19)全球肆虐的大背景下,为有效阻止新冠病毒在人群中传播,多地要求在公众场合佩戴口罩,针对这一问题,提出一种基于FasterRCNN算法的口罩佩戴检测方法,手动通过labelimg进行数据集标定,再对深度学习模型进行训练,实验结果表明,该深度学习算法的检测的准确率达到97.57%,可以有效检测人员的口罩佩戴情况。
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摘要：通过对国内外文献的调查和研究，本文选取了客观、科学的交通安全评估指标体系;针对现有交通安全指标权重分配受主观影响的问题，本文将熵权法和TOPSIS法相结合，提出一种新的区域安全评价模型。运用本文方法对十个省份的交通安全进行了综合评价。此外，还选取了灰色关联法、主成分分析法和模糊优选法等方法验证本文方法的有效性。通过区域道路安全的综合评价可以发现交通安全事故多发的区域，从技术和政策方面，对道路
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