基于深度学习的行人监控系统的设计与实现

可选框架:SSM、MVC、SpringBoot、vue3、spring、springmvc、mybatis、SSH、java
前端语言:HTML5、Jquery、jsp、JavaScript、jQuery、ajax、vue3
可选语言:java、web、PHP、asp.net、javaweb、C#、android、python
随着社会的不断进步,人们对于安全也越来越重视,对视频监控的要求也越来越高,所以视频监控行业也在不断的进行技术改革。传统的视频监控系统以及不足以满足人们的日常需求,而深度学习在计算机视觉领域的不断创造佳绩,使得深度学习在视频监控领域得以广泛应用。信老师: QQ:884563046 微信:bishe666。本研究项目基于深度学习的行人检测系统便是基于深度学习的方法来进行行人检测的,系统以Tensorflow作为训练框架,以Yolo v3作为神经网络算法,用CPU进行训练并最终以Python Web 作为展示平台进行效果展示。通过深度学习的训练的行人检测模型无论是检测准确度还是检测速度亦或模型适用场景,深度学习都有着绝对的优势。

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