智慧城市管理案件图像自动识别应用分析

• 作者: 郭磊 李进强 党磊
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 目标检测算法 卷积神经网络 BP神经网络 案件管理 识别技术
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 软件技术 · 算法|Software Technique · Algorithm
• 页码范围: 241-246
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007923

摘要

智慧城市就是运用信息通信等技术手段感测、分析城市运行核心系统的各项关键信息,需要对城市安全、常见案件等做出及时有效的智能响应.为了提高城市常见案件处理的有效性和精确度,本次研究提出了一种城市常见违规事件的自动识别算法.利用改进的卷积神经网络对图像进行特征提取,使用BP神经网络作为评价网络.在VOC数据集上与YOLO、SDD等算法的性能进行对比.结果表明,改进的卷积神经网络的检测mAP值可达76.5％,对各种类型的案件识别的准确率均在72％以上,识别"乱涂乱画张贴广告"类型图像的准确率达到了83.4％.此次研究构建的智慧城市案件图像识别技术能够有效提高案件处理效率、节约人力物力资源,可用于协助城管监察行政执法.