基于改进的YOLOv4骑行人员佩戴头盔目标检测研究 
 张顺绍
摘要：在交通场景下,现有YOLOv4算法检测电动自行车及摩托车驾驶员头盔佩戴时存在漏检率偏高、定位准确度较差、中小目标易聚集等问题.对此,文章提出了一种改进的YOLOv4算法.首先,选用轻量级网络MobilenetV3作为主干特征网络,并将YOLOv4网络中尺寸为3×3的标准卷积层均替换为深度可分离卷积,缩减了模型参数量;其次,引入ECA注意力机制与深度可分离卷积结合,从而替换PANet模块中的深度可分离卷积并增强特征网络表现力;最后,使K-means++聚类算法与Intersection-over-Union(IoU)相结合,并与anchors比较聚类,增强了聚类效果.实验结果表明,改进的YOLOv4算法mAP值达到了97.85％,比YOLOv4算法高出1.22％,检测速度由33.55 fps提升至50.60 fps.在满足精确性的前提下,改进的YOLOv4算法在头盔佩带检测场景中具有较好的性能,更利于轻量化部署.

"智慧企业"建设探索——以新疆吉林台水电开发有限公司为例 
 苏建江  郭俊鑫  郑庆明
摘要：近年来,通过合理研判现阶段企业改革发展形势与大型流域水电企业发展方向,新疆吉林台水电开发有限公司(以下简称"吉林台公司")在中国国电集团公司"一五五"战略的指引下,以提升管理和效益为目标,积极实施创新驱动战略,打造智慧企业建设,推动公司从基建生产型企业转变为经营型企业、由行政管理模式转变为智慧企业管理.

人工智能背景下档案数字化管理路径分析 
 黄鹏
摘要：人工智能的应用有助于提高社会各领域的工作效率,然而对档案管理工作提出了新的要求.为促进档案数字化管理的发展,应该积极转变档案管理模式,充分利用人工智能技术.文章对档案数字化管理的基本概念进行了总结,从数据挖掘与信息提取、自然语言处理与语义理解等方面对人工智能技术在档案数字化管理中的应用进行了分析,并提出了档案数字化管理路径选择建议,从而更好地提高档案数字化管理水平.


计算机应用文摘 2024年14期