YOLOv5s是计算机视觉深度学习算法中一种高效的目标检测模型。相较于R-CNN系列算法，极大地提高了检测速度和准确率。本文基于该算法设计了一个广播电视值班人员到场检测系统，通过对机房拍摄到的画面进行实时处理分析，并在系统中加入区域黑场屏蔽、差错规避、入库数据统计删查、摄像头断线重连等几种有效机制，降低了系统检测数据，提升了系统的检测效率和检测精度，实现了对人员到场情况的自动检测并提醒。系统方案准确率高，且适用度广，极大提高了机房值班运行的可靠性，保证了安全播出。
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