智能视频监控系统中的改进
YOLO
算法的实现
zldxd/p君，gxdxgz
【摘】
要】
智能视频监控主要采用人工智能、图像处理等先进技术拍摄监控摄像头
头颅获取的图像进行分析和处理，在各行各业得到广泛应用，成为目前的公司
研究热点。 介绍了智能视频监控系统的体系结构，并论述了数字化车间的特点
基于深度学习的一系列检测方法
YOLO
检测算法与数字化车间人员
头盔的检测。 为了提高
YOLO
算法检测小物体的能力得到了改进
YOLO
网络结构
RPN
如果检测算法
YOLO
算法中，作为参考
R-FCN
演算法
因为，
采用拆除全部连接层一个，在卷积层进行滑动窗操作，池化后进行卷积的方法，
可以减少图像特征的消失。 将改进后的算法用于视频监控，可以有效地减少检测到的情况
过程中图像特征丢失、系统检测的实时性和准确率都满足实际工程需要，是现实的
现场的智力测试完成了。
【日志名称】
微机械与APP应用
【年】
(请参阅
缠上
请参阅。
期】
2019(038 )
【总页数】
5
【关键词】
智能视频监控； 深度学习；
YOLO
； 数码成套设备
引用格式：拼命大船，gxdxgz
同调
智能视频监控系统中的改进
YOLO
算法的实现
[J]。
信息
技术和网络安全
2019，38 (4)
以下是：
102到106。
0
引言
智能视频是安全监控的手段，是当今社会研究的热点
[1]在[1]中
我想知道传统视频监控
它只提供视频捕获、存储和回放功能，智能视频监控系统可提供警告、真实
时间监测的作用。 智能视频监控最显著的特点是在视频分析中应用了计算机视觉