监控图像分类是计算机视觉领域的重要研究方向之一。该技术在实际生活中发挥着广泛的作用,如智能安防、智慧交通、自动驾驶等。随着计算机技术的发展和互联网的普及,人们的生活以及工作中出现了大量监控图像数据,面对数量如此巨大的图像信息,传统的图像分类方法和技术表现出诸多不足,对监控系统的“智能化”要求也就愈发提高。卷积神经网络的诸多特点不仅减少了网络的参数量、简化了网络模型、还进一步提高了网络模型的训练效率,为监控系统的智能化提供了算法支持。针对目前监控图像分类算法研究较少,传统监控图像处理方法识别效果较差、效率较低等问题,主要工作如下:(1)对卷积神经网络的理论知识进行了详细介绍,将卷积神经网络引入监控图像分类领域中,对监控图像数据集的建立过程进行了阐述,成功建立了基于实际监控图像的数据集。并对图像预处理的多种方法进行了深入研究,通过相关的对比实验,得出了批量归一化与批量标准化等方法可以加快网络模型收敛速度、减少波动、增加网络稳定性的结论。(2)对四大经典分类模型进行横向对比,设计了一个行之有效的分类模型优化方案:使用小卷积核,使用深层模型,使用预处理,使用算法融合。借此方案对网络模型结构、分类流程以及超参数进行了优化,优化后的模型性能进一步提升。用自适应矩估计(Adam)算法代替传统随机梯度下降(SGD)算法,该算法使模型收敛速度更快、训练准确率更高。(3)基于Tensor Flow深度学习框架,结合本文相关实验结论,调整相关参数,优化并建立了一个11层的深层卷积神经网络模型。该网络的卷积层采用了面积更小的卷积核,更深的网络层数以及更多的卷积核数目。后三层卷积采用全卷积形式,提取了更多的图像特征,进一步提高分类性能。同时,使用了最大池化方法和Relu激活函数,减缓梯度弥散现象,使用Dropout方法防止因训练数据不够而出现过拟合情况。本文研究了影响卷积神经网络分类性能的因素,以此为根据设计了一个模型优化方案,将优化后的卷积神经网络模型应用于监控图像分类中,最终取得了90.33%的分类准确率,实现了监控图像的分类研究。通过与三大经典分类模型的实验对比,本文设计的卷积神经网络模型复杂度更低、参数量适中、在较短训练时间内能取得更高的识别率,在监控图像分类中具有良好的分类效果、较强的泛化能力和较高的鲁棒性,能满足实际应用的需求。本文模型与传统监控图像处理技术和经典分类网络模型相比,在监控图像分类领域更具优势与应用价值。