|
|||||
|
|
| 智能视频监控系统中改进YOLO算法的实现 | |
| 作者单位： | ;1.东华大学信息科学与技术学院 |
| 摘 要： | 智能视频监控主要采用了人工智能、图像处理等先进技术对监控摄像头获得的图像进行分析和处理,在各行各业中得到了广泛的应用,成为当今社会研究的热点。介绍了智能视频监控系统的架构,针对数字化车间的特点,提出一套基于深度学习的检测方法,将YOLO检测算法用于数字化车间中人员和安全帽的检测。为了提高YOLO算法检测小物体的能力,设计了一种改进的YOLO网络结构,将RPN检测算法融入到YOLO算法中,并借鉴R-FCN算法,去掉一个全连接层,在卷积层上进行滑动窗口操作,采用先池化再卷积的方法,以减少图片特征丢失。将改进后的算法用于视频监控中,有效地减少了检测过程中图片特征的丢失,系统检测的实时性和准确率均满足实际工程的需求,实现了车间的智能检测。 |
| 关 键 词： | 智能视频监控 深度学习 YOLO 数字化车间 |
Implementation of an improved YOLO algorithm for intelligent video surveillance system |
|
| Abstract: | |
| Keywords: | |