成果介绍
1.解决问题:各种场景中基于视频的人员检测计数(如工厂、广场、特殊区域等)和人员行为识别(如戴安全帽、抽烟、打手机等) ;
2.解决思路:用复杂场景的大数据对人工神经网络模型进行训练,融合多个模型,智能判断并选择合适的模型适用于各种特殊场景要求,并使用相机多参数拍照加强认证。
成果亮点
主要创新点:1)提出了适用于多种场景的深度神经网络模型;2) 智能调度最佳模型适用于特殊场景要求:3)多相机协作或单相机参数自动改变来加强检测及识别精度和可靠性:3) 模型小,速度快,支持无 GPU 的嵌入式部署
团队介绍
电子科技大学 漆进教授团队
成果资料