Exploration of Detection and Management Mechanism of Public Health Emergencies in Smart Communities Based on Computer Vision
Notice bibliographique
Résumé
In order to be able to study in-depth image recognition technology for the detection of emergencies, this paper firstly adopts the image processing technology image processing, removes the noise in the image, improves the clarity of the image, and reduces the distortion of the image.Secondly, the signal in the image is extracted, and the network transmission algorithm is used to detect the signal in the image and calculate the corresponding transmission energy value.Finally, a standard threshold is set according to the calculation results, and once the transmission energy exceeds the threshold, it is an abnormal event.The analysis of the emergency event detection model based on image recognition technology shows that the image contrast effect is good, around 8.5 points, indicating that the image quality obtained based on image recognition technology is good.For the third emergency detection, the value based on image recognition technology is 93.3%, the detection results are more accurate, the response speed is faster, the fastest can reach about 1.1s, can real-time feedback on the results of the detection of the emergency situation in a timely manner to deal with the emergency situation, to reduce the loss of personnel, and to improve the efficiency of the management of the smart community emergencies of public health events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».