本文主要研究内容
作者林健巍（2019）在《应用YOLO卷积神经网络的智能监控与存储优化》一文中研究指出：随着人民群众生活水平的提高,人民对财产安全、公共安全以及突发事件也更加关注,越来越多的场合安装了监控设备来确保财产的安全、增强紧急事件的应对措施。监控系统的数字化使得监控视频的处理变得更加简单,但是在使用中,由于部分存储的视频中主体只占据画面的一小部分,无用的背景降低了视频的信息量,造成了存储的浪费。因此,本文尝试使用YOLO目标检测算法来识别监控视频中的主体,并获取主体位于监控视频中存在的位置,通过视频数字化处理,提高视频每帧的信息量,使存储资源得以最大化利用。
Abstract
sui zhao ren min qun zhong sheng huo shui ping de di gao ,ren min dui cai chan an quan 、gong gong an quan yi ji tu fa shi jian ye geng jia guan zhu ,yue lai yue duo de chang ge an zhuang le jian kong she bei lai que bao cai chan de an quan 、zeng jiang jin ji shi jian de ying dui cuo shi 。jian kong ji tong de shu zi hua shi de jian kong shi pin de chu li bian de geng jia jian chan ,dan shi zai shi yong zhong ,you yu bu fen cun chu de shi pin zhong zhu ti zhi zhan ju hua mian de yi xiao bu fen ,mo yong de bei jing jiang di le shi pin de xin xi liang ,zao cheng le cun chu de lang fei 。yin ci ,ben wen chang shi shi yong YOLOmu biao jian ce suan fa lai shi bie jian kong shi pin zhong de zhu ti ,bing huo qu zhu ti wei yu jian kong shi pin zhong cun zai de wei zhi ,tong guo shi pin shu zi hua chu li ,di gao shi pin mei zhen de xin xi liang ,shi cun chu zi yuan de yi zui da hua li yong 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自福建电脑的林健巍，发表于刊物福建电脑2019年10期论文，是一篇关于深度学习论文,目标检测论文,卷积神经网络论文,智能监控论文,福建电脑2019年10期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自福建电脑2019年10期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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