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基于深度学习的智能社区监控系统算法研究与应用

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摘要 智慧社区监控系统是当前社区安全管理的重要组成部分。本文旨在研究智能社区监控系统中的关键算法,并结合实际案例对其应用进行探讨。本研究采用了YOLOV8目标检测网络模型、RFDN图像超分辨率重建网络模型和Hyperlpr创新车牌识别算法,实现了对社区内异常情况的实时监测和识别,进一步提高了系统的应用价值。此外,本文还对系统中的大数据分析技术进行了探讨,实现了多维度的数据分析和管理。本研究成果对于提高社区安全性、优化社区管理、降低社区成本具有重要意义。
出处 《网络安全技术与应用》 2024年第12期28-32,共5页 Network Security Technology & Application
基金 2023年广东省普通高校特色创新类项目:2023KTSCX378基于边缘计算的智慧城市安防监控系统研究 2022年度广东省普通高校重点领域专项(新一代电子信息):2022ZDZX1077新冠疫情深度神经网络控制模型研究。
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