基于深度学习的目标检测在安防行业中的应用研究

随着安防行业的发展，人们对于安全的需求越来越高，传统的安防监控方式已经不能满足人们的需求。因此，基于深度学习的目标检测技术逐渐被引入到安防行业中，本文即对该技术在该行业中的应用进行研究。

1.研究背景

介绍了安防行业现状以及目标检测技术的应用背景。

2.研究内容

具体讲解了采用YOLOv3算法设计并实现系统应用的步骤和实验方案。

3.中期进展

详细介绍了经过4轮训练，识别准确率在55.65%左右的概率相对于50%的基准线来说取得了约5.15%的提升优势。

4.中期阶段结果

描述了基于深度学习的人体目标检测的可有效提升安防行业戒毒所小场景行为分析报警事件的准确率，降低误报的发生，为用户提供更为精准的所内行为分析报警预报。

5.下一步计划

介绍了未来研究的方向和计划，包括扩大数据集，加强模型优化等。

6.预期成果

预测该技术的推广应用前景，并展望未来的研究方向。