作者：刘君; 谢颖华智能视频监控深度学习yolo数字化车间
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。
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