一种基于CBAM-RCNN辅助校内人员轨迹预测以及外来人员风险等级评估的数学模型  

作　　者：荀伟 

机构地区：[1]长安大学信息与网络管理处

出　　处：《数字技术与应用》2023年第11期127-129,共3页Digital Technology & Application

摘　　要：近年来,大数据与人工智能技术的迅速发展,为安防监控系统的升级和改进提供了新的思路和可能性。本研究将探讨基于CBAM[1]算法搭建一个CBAM-RCNN模型:即C-R-M,借助人脸和人体识别技术的支持,智能安防监控系统具备实时报警功能,还能有效监测和管理非法入侵事件。模型可协助生成巡逻路径,管理人员能够实时监测巡逻人员的路径,也可以事后检索并还原巡逻人员的行程,提高了巡检监管的效率和准确性[2,3]。

关 键 词：人工智能技术 安防监控系统 非法入侵 实时报警 轨迹预测 数学模型 大数据 外来人员 

分 类 号：TN922[电子电信—通信与信息系统]