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视频监控图像识别分析

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基于YOLO分析人员工服识别算法

图像识别神经网络深度学习人工智能机器学习

基于YOLO分析人员工服识别算法依据大规模不同外观数据识别训练，新设计的基础模型（特征提取器），称作darknet-19，包括19个卷积层5个maxpooling层，darknet的设计与VGG16的设计原理一致，主要采用3*3卷积，采用2*2max pooling层之后，特征图维度降低2倍，而同时特征图的channels增加2倍，最后采用global avgpooling做预测。并在3*3卷积之间添加1*1卷积压缩通道。darknet每个卷积层之后使用了batch normalization。

燧机科技SuiJi

2022-11-21

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基于YOLO算法看守所人员行为分析监测

图像识别神经网络深度学习人工智能

基于YOLO算法看守所人员行为分析依据现场已有的监控摄像头，如非法闯入、倒地事件、明火烟雾、摄像头视频画面异常、睡岗检测、离床检测、聚众、离岗检测、攀高检测等。看守所人员行为分析监测于深度学习的目标检测大致可以分为一阶段(One Stage)模型和二阶段(Two Stage)模型。

燧机科技SuiJi

2022-11-21

6130

工厂人员违规行为识别

深度学习机器学习图像处理

工厂人员违规行为识别系统借助视频监控ai分析技术+计算机视觉学习技术，人员违规行为识别系统利用现场已有监控摄像头，对车间园区人员擅自离岗、玩手机、区域入侵、吸烟、劳保服不佩戴等个人行为实时检测分析，当系统识别到人员违规行为立即抓拍提醒，违规截图和视频保存到数据库系统生成表，推到后台人员妥善处理，及时纠正不符合操作规范的行为。

燧机科技SuiJi

2022-11-21

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