基于深度学习的智能监控系统设计
摘要：随着人们安防意识的提升以及监控技术的日益成熟,智能监控系统的应用领域在不断扩大。传统的监控系统能够实现视频的回放、存储等功能,然而存在对服务器高性能的依赖、纯人工的监控模式等缺陷,因此提出了基于深度学习的思路,搭建了一套智能监控系统。首先采用了Jetson TX2嵌入式平台,对摄像头端采集的视频数据进行骨骼点检测,并且通过人体姿态识别网络进行摔倒检测以及人脸识别;然后将结果上传到云服务器,由云服务器进行处理并转发给移动端App;最后,一旦有人摔倒,移动端App会使用语音和消息推送对用户进行提醒。实验表明,本系统可以有效地进行摔倒检测及自动报警。
注: 保护知识产权,如需阅读全文请联系电子测量技术杂志社
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