计算机应用

作者：杨辉华, 张天宇, 李灵巧, 潘细朋

单位：1. 桂林电子科技大学 计算机与信息安全学院, 广西 桂林 541004;2. 北京邮电大学 自动化学院, 北京 100876;3. 桂林电子科技大学 电子工程与自动化学院, 广西 桂林 541004

关键词：智慧城管,目标识别,MobileNet,移动设备,视频监控

基金：国家自然科学基金资助项目（61471191，61501233，61071163）。

针对目前大量安装的固定监控摄像头存在监控死角，以及移动设备硬件性能较低等问题，提出一种可在较低性能的IOS移动设备上运行的城市管理案件目标识别算法。首先，在MobileNet中增加新的超参数，优化输入输出图像的通道数与每个通道所产生的特征图数量；随后，将改进后的MobileNet与SSD目标识别框架相结合构成一种新的识别算法，并移植到IOS移动端设备上；最后，该算法利用移动端设备自带的摄像头拍摄案发现场视频，实现对8种特定城管案件目标的准确检测。该算法检测结果的平均精度均值（mAP）与原型YOLO和原型SSD相比，分别提升了15.5个百分点和10.4个百分点。实验结果表明，所提算法可以在低性能IOS移动设备上流畅运行，减少了监控死角，为城管队员加速案件分类与处理提供了技术支撑。

来源：2019年第8期

《计算机应用》期刊编辑部

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