科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
校园重点场所如教学楼、机房和实验室等严禁带入违禁食品是众所周知的规则，因此，违禁物品的识别与分析处理是智慧校园治理亟待解决的问题。以违禁食品进教学楼的应用场景切入，基于领域应用场景优化YOLO检测模型设计实现了智能检测和分析系统，以Python为编程语言，利用TensorFlow平台构建深度学习网络，实现对目标范围内人、食品进行图像抓取、智能识别图像内容、分析图像中人的身份、食品的类别并进行智能决策，根据决策结果进行自然语言合成播报提醒信息，并将识别和决策结果上传校园云信息存储中心，提升校园的智能化治理水平。
-
单位南京科技职业学院
