基于轻量深度学习网络的机房人物检测研究

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机房内的服务器受到破坏、信息泄露等问题时将对电网系统造成不可逆转的损失。该文提出一种基于轻量级深度学习网络的机房人物检测方法,以实时提醒管理人员监控视频中的异常信息。该方法以MobileNet作为特征提取网络,并调整SSD中的特征金字塔结构使其更适应于机房环境中的人物检测。以某电网系统机房为平台进行检测实验,结果表明,该方法较好地完成了机房人物检测任务,满足对视频流分析时的精度及实时性需求。
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