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申请/专利权人:电科云(北京)科技有限公司
摘要:本发明公开了一种基于YOLO的适用于ZC环境的高精度识别系统及方法,包括数据采集模块,目标检测模块,物体识别模块,行为分析模块,报警模块,数据存储与管理模块,用户界面模块,数据采集模块利用摄像头来获取图像和视频数据,目标检测模块通过YOLO算法识别出图像中的目标物体,并确定其位置、边界框信息,物体识别模块根据物体特征对目标物体进行进一步分类识别,行为分析模块分析人员的可疑行为,报警模块基于识别和分析结果触发相应的报警机制,YOLO算法能够在实时系统中快速进行目标检测和识别,能够及时发现异常行为或入侵情况,提高安全性和反应速度,也能够同时检测和识别图像中的多个目标物体,可以在同一帧图像中识别不同类型的目标及小目标。
主权项:1.一种基于YOLO的适用于ZC环境的高精度识别系统及方法,其特征在于:包括图像采集模块,目标检测模块,目标识别跟踪模块,行为分析模块,报警模块,数据存储与管理模块,用户界面模块;图像采集模块,负责通过摄像头从ZC环境中获取图像或视频数据;目标检测模块,利用YOLO算法识别出图像中的目标物体,确定其位置和边界框信息,将提取的目标物体的特征进行聚类,并使用损失函数减小噪声数据的影响;目标识别跟踪模块,根据目标物体的特征进行分类,对目标物体进行进一步的分类和识别,分类识别后对目标进行跟踪;行为分析模块,对跟踪的目标物体进行行为分析;报警模块,基于识别和分析结果,触发相应的报警机制;数据存储与管理模块,将采集到的图像、视频数据以及分析识别的数据进行存储和管理,方便后续的数据查询和使用;用户界面模块,提供用户与识别系统的交互界面,方便用户对系统进行配置、监控和管理。
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百度查询: 电科云(北京)科技有限公司 一种基于YOLO的适用于ZC环境的高精度识别系统及方法
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