基于改进神经网络的智能校园监控系统研究

摘要：

研究了改进神经网络在智能校园监控中的应用.针对夜间校园监控过程,使用区域亮度分析方法实现图像质量的有效增强.为提高校园监控的适应性,完成了混合高斯背景模型的构建.高校校园图像信息通过监控视频完成采集和预处理过程后,采用改进神经网络完成所需图像阈值的计算,然后对监控图像的边缘轮廓特征量进行提取,将据此获取的阈值作为信息输入实现监控图像处理过程,得出异常特征量以保证校园环境的安全,图像处理及监控过程具有延时短、实时性强、智能水平高的优势.为智能高校校园的安全管理提供参考.

关键词：校园监控、改进神经网络、视频图像处理、混合高斯背景模型

所属期刊栏目：36

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2020-12-03（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：82-85