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智慧城市就是运用信息通信等技术手段感测、分析城市运行核心系统的各项关键信息,需要对城市安全、常见案件等做出及时有效的智能响应.为了提高城市常见案件处理的有效性和精确度,本次研究提出了一种城市常见违规事件的自动识别算法.利用改进的卷积神经网络对图像进行特征提取,使用BP神经网络作为评价网络.在VOC数据集上与YOLO、SDD等算法的性能进行对比.结果表明,改进的卷积神经网络的检测mAP值可达76.5%,对各种类型的案件识别的准确率均在72%以上,识别"乱涂乱画张贴广告"类型图像的准确率达到了83.4%