基于深度学习的智能社区监控系统算法研究与应用  

作　　者：刘军 林海 余铁青 钟毅 

机构地区：[1]湛江幼儿师范专科学校,广东524084

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。

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。

关 键 词：智能社区监控 深度学习 目标检测 图像识别 大数据分析 

分 类 号：TU855[建筑科学] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP277[自动化与计算机技术—控制科学与工程]