47、智能家居入侵检测与图像分割熵新解

智能家居入侵检测与图像分割熵新解

1 智能家居入侵检测系统

在智能家居安全领域，视频监控对于检测入侵行为至关重要。我们将介绍一种基于CNN和LSTM的架构，用于检测家庭监控视频中的可疑和正常活动。

1.1 模型架构

• 特征提取 ：实验对比了VGG16、ResNet50和InceptionNetv3三种CNN模型。结果显示，InceptionNetv3在特征提取阶段表现出色，训练集准确率达94.24%，测试集准确率为88.67%。因此，选择InceptionNetv3作为特征提取器。
  | 架构 | 训练准确率 | 训练损失 | 测试准确率 | 测试损失 |
  | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
  | VGG16 | 0.7484 | 0.6548 | 0.7312 | 0.7512 |
  | ResNet50 | 0.7913 | 0.5514 | 0.7359 | 0.7004 |
  | InceptionNetv3 | 0.9424 | 0.2560 | 0.8867 | 0.3259 |

• 序列学习 ：采用LSTM进行序列学习，利用视频帧之间的时间关系。LSTM是一种特殊的循环神经网络，由带门的记忆单元组成。其公式如下：

• (i_{gt} = \sigma(W_{xi}[h_{t - 1}, x_{t}] + b_{i}))
• (f_{gt} = \sigma(W_{xf}[h_{t - 1}, x_{t}