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基于深度学习的视频分析系统的研究

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摘要摘要：针对动车组检修作业视频分析中传统方式人力耗费大、分析效率低等问题，提出了一个基于yolov5网络的智能视频分析管理系统。首先，对动车组一级修作业流程进行实地调研和分析，归纳得出作业流程检测、行人侵线检测、着装规范检测三个主要工作。统一数据类别。然后基于yolov5和sort对数据处理、锚框选择、损失函数进行改进，提取特征图进行数据训练，最后使用C++搭建系统、依据员工检测步骤和逻辑对检测结果分析处理，实现一个完整的视频分析管理系统。该系统对在动车组一级修作业视频分析中已实际应用，方法有效，效果良好，并给出测试结果。

DOI 54yl8po1d0/6269176

作者毕磊

机构地区中国铁路西安局集团有限公司

出处《中国科技信息》 2022年8期

关键词目标检测零件检测 YOLO 目标跟踪

分类 [][]

出版日期 2022年07月29日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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