【摘 要】
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为实现公安监控系统内容分析的精准智能及提高服务实战能力,提出一种轻量化的多目标实时检测算法。首先,基于CenterNet检测网络增加了CBNet的多融合阶梯级联结构,有效地解决了主干网络在日常监控中特征提取能力不足的问题;其次,通过模型剪枝压缩网络减少参数量,加快了监控视频分析速度。本文利用部分COCO数据集和自行采集的现场数据进行训练与测试,并与其他主流检测算法(YOLO、Faster-RCNN
【机 构】
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上海工程技术大学 电子电气工程学院,上海 201620公安部第三研究所 物联网技术研发中心,上海 200031;
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为实现公安监控系统内容分析的精准智能及提高服务实战能力,提出一种轻量化的多目标实时检测算法。首先,基于CenterNet检测网络增加了CBNet的多融合阶梯级联结构,有效地解决了主干网络在日常监控中特征提取能力不足的问题;其次,通过模型剪枝压缩网络减少参数量,加快了监控视频分析速度。本文利用部分COCO数据集和自行采集的现场数据进行训练与测试,并与其他主流检测算法(YOLO、Faster-RCNN、SSD等)进行消融实验。实验结果表明:所提模型在公共安全监控中能有效地做到速度与精度的均衡,并具有较强
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