基于卷积神经网络的值班室智能监控系统

• 作者: 陈一畅 周乐 夏俊雄
• 来源期刊: 空军预警学院学报
• 关键词: 智能监控系统 卷积神经网络 人脸检测 Raspberry Pi开发平台 CCD相机
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 电子科学与技术|Electronic Science and Technologies
• 页码范围: 216-220
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-5839.2021.03.014

摘要

为增强常态化疫情防控中值班员值班状态的监控,提出并设计了一种基于卷积神经网络的值班室智能监控系统.该系统基于树莓派(Raspberry Pi)开发平台,首先利用光学传感器采集值班室图片数据,通过OpenCV框架中的人脸检测应用接口判定值班员在位情况;然后定义值班员精神状态和值班员防疫状态,构造5层的卷积神经网络,以人脸检测数据作为输入样本,对值班员值班状态情况进行智能识别.实验结果表明,该系统在自然光和灯光环境下均能对值班员值班状态作出智能评估.