【摘 要】
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针对电梯内乘客的异常行为检测问题,提出了一种基于深度学习的异常行为监测系统。首先将画面采集到云平台,之后使用YOLO算法来检测画面内显示的人数。同时从时间和空间描述监
【机 构】
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申龙电梯股份有限公司,东南大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61504027);江苏省重点研发计划项目(BE2017076);2018江苏省工信厅产业转型升级专项;苏州市重点产业技术创新项目(SGC201733,SGC201854);江苏省国际科技合作项目(BZ2018023)
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针对电梯内乘客的异常行为检测问题,提出了一种基于深度学习的异常行为监测系统。首先将画面采集到云平台,之后使用YOLO算法来检测画面内显示的人数。同时从时间和空间描述监控画面内的运动特征,通过能量函数的数值,并结合电梯内的人数来判定异常行为的发生与否。实验结果表明,该检测系统应用在实际拍摄的图像中准确率达到90.3%,证明具有一定可行性。
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