為了保證船舶的安全航行,有效預(yù)防和打擊犯罪活動(dòng),在船舶的公共區(qū)域廣泛安裝了視頻監(jiān)控系統(tǒng)。目前,這些系統(tǒng)只能記錄下拍攝的信息供日后調(diào)取,卻不能實(shí)時(shí)的判斷畫面中的行為,對(duì)犯罪活動(dòng)及時(shí)預(yù)警。采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將拍攝的信息傳送給云平臺(tái),在云平臺(tái)下通過(guò)CNN（convolutional neural network,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）模型來(lái)提取特征向量,同時(shí)應(yīng)用RNN（Recurrent Neural Networks,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）對(duì)拍攝的信息進(jìn)行判斷,及時(shí)將危險(xiǎn)預(yù)警發(fā)送給相關(guān)人員處理。實(shí)驗(yàn)表明本文提出的方法是可行、有效的。 

【文章來(lái)源】：微型電腦應(yīng)用. 2020,36(04)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

盜竊財(cái)物

手持刀棍

整個(gè)智能安全報(bào)警系統(tǒng)的云平臺(tái)結(jié)構(gòu)如圖1所示。各船舶公共區(qū)域采集的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、日志信息通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)接入到Hadoop分布式文件系統(tǒng)中,訓(xùn)練數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)模型通過(guò)智能安全報(bào)警系統(tǒng)上傳使得該系統(tǒng)數(shù)據(jù)資料可以保持隨時(shí)更新。云平臺(tái)負(fù)責(zé)這些數(shù)據(jù)的批處理、實(shí)時(shí)計(jì)算,并且將這些數(shù)據(jù)資料存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫(kù)中。在實(shí)時(shí)計(jì)算過(guò)程中,對(duì)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè),并針對(duì)不同的預(yù)測(cè)結(jié)果發(fā)出相應(yīng)指令以實(shí)現(xiàn)安全報(bào)警功能。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3037456