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基于MobileNet的移动端城管案件目标识别算法
杨辉华, 张天宇, 李灵巧, 潘细朋
计算机应用
2019, 39 (8):
2475-2479.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019010232
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。
参考文献 |
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