基于深度學習的圖像識別在營區(qū)安保應用的分析與設計
所屬分類：技術論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>5419 K
標簽： 深度學習 YOLOV5 視頻圖像識別
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文檔介紹：隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展，視頻監(jiān)控設施的建設已經(jīng)成為維穩(wěn)促安不可或缺的一項技防手段。硬件的飛速提升使得基于深度學習的計算機視覺技術蓬勃發(fā)展、視頻識別技術逐漸成熟，為傳統(tǒng)安防監(jiān)控網(wǎng)絡的建設提供了新動能?；谏疃葘W習的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡——YOLOv5模型，對營區(qū)安保系統(tǒng)檢測模型所需要的訓練環(huán)境進行了配置，對自制的數(shù)據(jù)集進行了訓練；設計了一款營區(qū)安保系統(tǒng)，能夠同時保證較高的識別精度和較低的檢測延遲，實現(xiàn)了視頻實時畫面監(jiān)測技術在營區(qū)安保領域的應用。
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