基于深度学习的摄像头入侵检测技术研究

当下人工智能在世界上的影响力日益增加,在工作和生活的各个方面,人工智能都在不同程度上扮演着重要的角色。它改变了我们的工作方式和生活节奏,同时提升了生活品质。其中机器视觉技术是依托人工智能技术迅速发展的领域之一,其应用范围和功能都在拓展。在人类生产和认知行为中,机器视觉技术起到了至关重要的作用。在众多应用领域中,人形检测技术是其中较为关键的一项。研究的主要对象是深度学习目标检测在实际应用中的场景,旨在设计一款基于深度学习的摄像头入侵检测系统[1-3]。该系统采用了轻量级的人工智能算法yolov5[4]进行模型训练,并通过裁剪、数据增强等数据优化技术,提升软件性能。