基于轻量深度学习网络的机房人物检测研究

摘要：

机房内的服务器受到破坏、信息泄露等问题时将对电网系统造成不可逆转的损失.该文提出一种基于轻量级深度学习网络的机房人物检测方法,以实时提醒管理人员监控视频中的异常信息.该方法以MobileNet作为特征提取网络,并调整SSD中的特征金字塔结构使其更适应于机房环境中的人物检测.以某电网系统机房为平台进行检测实验,结果表明,该方法较好地完成了机房人物检测任务,满足对视频流分析时的精度及实时性需求.

关键词：人物检测、深度学习、特征提取、特征金字塔

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：100-103