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申请/专利权人：电科云(北京)科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于YOLO的适用于ZC环境的高精度识别系统及方法，包括数据采集模块，目标检测模块，物体识别模块，行为分析模块，报警模块，数据存储与管理模块，用户界面模块，数据采集模块利用摄像头来获取图像和视频数据，目标检测模块通过YOLO算法识别出图像中的目标物体，并确定其位置、边界框信息，物体识别模块根据物体特征对目标物体进行进一步分类识别，行为分析模块分析人员的可疑行为，报警模块基于识别和分析结果触发相应的报警机制，YOLO算法能够在实时系统中快速进行目标检测和识别，能够及时发现异常行为或入侵情况，提高安全性和反应速度，也能够同时检测和识别图像中的多个目标物体，可以在同一帧图像中识别不同类型的目标及小目标。
主权项：1.一种基于YOLO的适用于ZC环境的高精度识别系统及方法，其特征在于：包括图像采集模块，目标检测模块，目标识别跟踪模块，行为分析模块，报警模块，数据存储与管理模块，用户界面模块；图像采集模块，负责通过摄像头从ZC环境中获取图像或视频数据；目标检测模块，利用YOLO算法识别出图像中的目标物体，确定其位置和边界框信息，将提取的目标物体的特征进行聚类，并使用损失函数减小噪声数据的影响；目标识别跟踪模块，根据目标物体的特征进行分类，对目标物体进行进一步的分类和识别，分类识别后对目标进行跟踪；行为分析模块，对跟踪的目标物体进行行为分析；报警模块，基于识别和分析结果，触发相应的报警机制；数据存储与管理模块，将采集到的图像、视频数据以及分析识别的数据进行存储和管理，方便后续的数据查询和使用；用户界面模块，提供用户与识别系统的交互界面，方便用户对系统进行配置、监控和管理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电科云(北京)科技有限公司 一种基于YOLO的适用于ZC环境的高精度识别系统及方法
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