深度学习驱动的轨道交通安全视频检测系统与关键技术研究

本篇硕士学位论文《基于深度学习的轨道交通安全视频检测技术及系统实现》由彭岩撰写，指导教师为衡伟教授，隶属于东南大学的信息科学与工程学院。随着中国经济社会的迅速发展和城市化进程的加快，轨道交通系统的建设和运营面临更大挑战，对视频监控技术的需求日益迫切，特别是针对安全防范。论文深入探讨了如何利用深度学习这一前沿技术，优化轨道交通的安全视频监控系统。 近年来，深度学习，尤其是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）在图像处理领域的广泛应用，极大地推动了目标检测技术的进步。作者特别选择了YOLOv4作为主要的深度学习目标检测模型，因其高效且精确的特点，能有效地提升视频监控中的实时性和准确性。论文的核心贡献在于设计了一种新颖的网络结构和算法，旨在增强摄像机前端的检测性能，降低误报率，从而确保在大规模轨道交通场景下，能够快速准确地识别和记录潜在的危险行为。 整个研究包括系统架构的设计、深度学习模型的选择和优化，以及实际应用场景的模拟和验证。论文不仅提供了理论分析，还涵盖了实际操作步骤和技术细节，对于对深度学习感兴趣的学生、工程师和研究人员来说，是一份宝贵的参考资料。这份论文可供用于毕业设计、课程设计和期末大作业报告，但强调不能直接抄袭，鼓励读者在理解的基础上进行创新和思考。 论文作者通过对现有技术的深入研究和实践，展示了深度学习在轨道交通安全监控中的潜力，为轨道交通行业的安全防范提供了新的解决方案。此外，论文的发表日期为2021年5月，意味着它反映了当时最新的研究成果和技术趋势，具有很高的实用价值和研究价值。 这篇论文是深度学习在轨道交通安全视频检测领域的优秀案例，对于那些希望在这个领域进行技术探索或项目开发的人来说，无疑是一份不可或缺的学习资料。通过阅读和理解其中的知识点，读者可以提升自己的技术水平，并为实际问题的解决提供灵感。