深度学习驱动的视频行人视力分析与可视化系统

"基于视频的行人视力状况分析展示系统" 本文主要探讨了如何利用深度学习技术对监控视频中的行人视力状况进行分析，以提供一种新型的群体健康监测方法。传统的人群视力调查方式存在效率低、覆盖面窄等局限性，而通过视频分析可以实时、无接触地获取大量数据，为公共卫生研究提供了新的途径。 首先，文章强调了视力作为群体健康的重要指标，对于建设健康城市具有重要意义。通过对监控视频的深度学习分析，可以更有效地了解公共群体的视力障碍状况，这有助于公共卫生决策者及时发现并解决视力问题。 在技术实现上，该研究引入了人脸检测卷积神经网络（CNN）来定位视频中的人脸，这是进行后续分析的基础。随后，作者提出了一种改进的人脸分析CNN模型，这个模型能够同时识别出人脸的性别以及是否佩戴眼镜。眼镜的识别对于判断个体是否存在视力问题具有重要的参考价值，因为眼镜通常是视力障碍者的常见特征。 在数据处理和展示方面，研究团队开发了一个基于百度地图的区域视力数据展示系统。这个系统能够在Web端按街道和区域对男女视力障碍的比例进行数据可视化，使得数据更直观易懂，便于公共卫生管理者进行区域性的比较和分析。数据可视化的应用不仅提升了数据分析的效率，也为政策制定者提供了有力的决策支持工具。 实验结果显示，所提出的深度学习方法能有效识别视频中的视力障碍情况，验证了其在群体视力健康调查中的实用性。这一创新方法为未来大规模、高效的城市健康调查工作提供了新的思路和技术支持。 关键词：视力状况；群体健康；深度学习；监控视频；人脸属性；数据可视化 这篇论文展示了深度学习技术在公共卫生领域的潜在应用，特别是在行人视力状况分析方面。通过这种方法，可以实时监控和评估人群的视力健康状况，从而推动更有效的公共卫生策略制定。这种技术的进步对于提升城市健康管理水平，预防和控制视力障碍问题具有深远的影响。