基于深度学习模型的非法流动摊贩检测方法研究.pptx
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基于深度学习模型的非法流动摊贩检测方法研究.pptx
添加副标题目录PART01PART02深度学习模型的基本原理深度学习模型在图像识别领域的应用深度学习模型的优势与挑战PART03非法流动摊贩的危害传统检测方法的局限性基于深度学习模型检测方法的优势PART04数据预处理特征提取分类器设计模型优化与改进PART05实验数据集介绍实验环境与参数设置实验结果分析结果比较与讨论PART06基于深度学习模型的非法流动摊贩检测系统的实现在城市管理中的应用与效果未来研究方向与挑战感谢您的观看
基于深度学习目标检测的非法流动摊贩识别方法.pdf
本发明的目的是提供一种基于深度学习目标检测的非法流动摊贩识别方法,包括以下步骤:获取道路监控图像,并将该道路监控视频截成帧图像;利用目标检测模型从帧图像中检测出摊位和行人的位置;根据摊位的位置,滤除图像中运动的摊位,保留固定摊位;基于固定摊位的位置和数量,用K‑means聚类方法对行人聚类,得到与每个固定摊位对应的行人;利用行人识别模型和摊位识别模型分别区分不同的行人和摊位;判定被划分为同一个固定摊位所在类的行人是否为摊贩。本发明提供的方法可以实现对道路监控范围内存在的非法流动摊贩进行自动取证,有效地提高
流动摊贩的生存状况的研究分析——基于扬州大学周边流动摊贩研究.docx
流动摊贩的生存状况的研究分析——基于扬州大学周边流动摊贩研究随着城市化的不断发展和人口的增加,城市中的流动摊贩也越来越多,他们在城市的各处路口、广场和人流密集的地方摆摊,向人们提供食品、日用品等商品。虽然他们的存在能够方便市民的购物和生活,但与之相伴的是一系列的问题和困境。本文将以扬州大学周边的流动摊贩为研究对象,从多个角度探讨他们的生存状态和现状。一、流动摊贩的数量和类型随着城市经济的不断发展,扬州大学周边的流动摊贩数量逐年增加。目前,扬州大学周边的流动摊贩主要以小吃摊、水果摊、日用品摊等为主,其中小吃
基于深度学习模型的回环检测方法.pdf
本发明提供了一种基于深度学习模型的回环检测方法,包括:通过手持相机采集室内环境图像数据,并对室内环境图像数据进行筛选、整理、修改格式,获取输入数据作为网络输入;利用室内环境图像数据对YOLO目标检测模型进行预训练,获得最终YOLO目标检测模型;将输入数据输入最终YOLO目标检测模型进行目标检测,将检测结果输出文件保存,获取输出数据;将输出数据利用局部敏感哈希函数进行降维,利用余弦距离判别是否产生回环;建立回环缓冲机制,在特定时间内,单次检测到的回环并不足以构成良好的约束,多次检测到的回环则判定为正确的回环
基于机器学习的非法用电行为检测方法研究.docx
基于机器学习的非法用电行为检测方法研究基于机器学习的非法用电行为检测方法研究摘要:随着电力需求的增长,非法用电行为成为了一个严重的问题,给电力公司和社会带来了巨大的损失。传统的用电行为检测方法通常依赖于人工分析,效率低且容易出错。基于机器学习的方法可以从大量的用电数据中学习规律和模式,并自动识别出非法用电行为。本文对基于机器学习的非法用电行为检测方法进行了研究,分析了不同算法的优缺点,并提出了改进方法,通过实验证明了算法的有效性。1.引言非法用电行为指的是通过各种手段绕过计量装置或者篡改计量数据,实现用电