基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別在營(yíng)區(qū)安保應(yīng)用的分析與設(shè)計(jì)
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大小：5419 K
標(biāo)簽： 深度學(xué)習(xí) YOLOV5 視頻圖像識(shí)別
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文檔介紹：隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，視頻監(jiān)控設(shè)施的建設(shè)已經(jīng)成為維穩(wěn)促安不可或缺的一項(xiàng)技防手段。硬件的飛速提升使得基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)蓬勃發(fā)展、視頻識(shí)別技術(shù)逐漸成熟，為傳統(tǒng)安防監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)提供了新動(dòng)能?；谏疃葘W(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——YOLOv5模型，對(duì)營(yíng)區(qū)安保系統(tǒng)檢測(cè)模型所需要的訓(xùn)練環(huán)境進(jìn)行了配置，對(duì)自制的數(shù)據(jù)集進(jìn)行了訓(xùn)練；設(shè)計(jì)了一款營(yíng)區(qū)安保系統(tǒng)，能夠同時(shí)保證較高的識(shí)別精度和較低的檢測(cè)延遲，實(shí)現(xiàn)了視頻實(shí)時(shí)畫面監(jiān)測(cè)技術(shù)在營(yíng)區(qū)安保領(lǐng)域的應(yīng)用。
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