基于MobileNet的移动端城管案件目标识别算法

摘要：

针对目前大量安装的固定监控摄像头存在监控死角,以及移动设备硬件性能较低等问题,提出一种可在较低性能的IOS移动设备上运行的城市管理案件目标识别算法.首先,在MobileNet中增加新的超参数,优化输入输出图像的通道数与每个通道所产生的特征图数量;随后,将改进后的MobileNet与SSD目标识别框架相结合构成一种新的识别算法,并移植到IOS移动端设备上;最后,该算法利用移动端设备自带的摄像头拍摄案发现场视频,实现对8种特定城管案件目标的准确检测.该算法检测结果的平均精度均值(mAP)与原型YOLO和原型SSD相比,分别提升了15.5个百分点和10.4个百分点.实验结果表明,所提算法可以在低性能IOS移动设备上流畅运行,减少了监控死角,为城管队员加速案件分类与处理提供了技术支撑.

关键词：智慧城管、目标识别、MobileNet、移动设备、视频监控

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61471191,61501233,61071163

在线出版日期：2019-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2475-2479