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一种基于深度神经网络的空间区域入侵检测算法 

申请/专利权人:南京艾极客科技有限公司

申请日:2024-04-24

公开(公告)日:2024-07-05

公开(公告)号:CN118298379A

主分类号:G06V20/52

分类号:G06V20/52;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权:

专利状态码:在审-公开

法律状态:2024.07.05#公开

摘要:本发明公开了一种基于深度神经网络的空间区域入侵检测算法,可用于对划定空间区域的异物入侵进行精确的智能检测,可应用于在智能安防领域。该发明主要包括:根据公开的目标检测数据集,构建训练集、验证集和测试集;构建基于深度神经网络的空间区域入侵检测模型DNN‑AIA;在Pytorch深度学习平台上运用Adam优化器训练DNN‑AIA模型;在所构建的测试数据集上评估已收敛的DNN‑AIA模型的空间区域入侵检测性能。本发明在测试数据集VOC2012上的检测结果显示DNN‑AIA模型对运动目标的正检率AP‑50达到63.5%,同时对空间区域入侵检测可实现95%的正检率,是一种精确有效的空间区域入侵检测算法。

主权项:1.一种基于深度神经网络的空间区域入侵检测算法,其特征在于,该方法包括如下步骤:步骤S1:根据公开的目标检测和目标跟踪数据集,构建训练集、验证集和测试集;步骤S2:构建基于深度神经网络的区域入侵检测模型DNN-AIA(Deepneuralnetworksbasedareaintrusionalgorithm,DNN-AIA),利用所构建的训练集对DNN-AIA网络模型进行监督训练,直到模型收敛到最优性能;步骤S3:将收敛的DNN-AIA网络模型在所构建的测试集上进行测试,根据检测结果评估模型性能。

全文数据:

权利要求:

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