基于深度学习的物联网远程监控目标检测_物联网中的目标检测-优快云博客

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本文提出了一种基于深度学习的物联网远程监控目标检测方法，结合YOLO-Lite和空间金字塔池化(SPP)实现高效检测。在非GPU平台上，YOLO-Lite + SPP模型达到40 fps，mAP为35.7%，在GPU平台上，处理速度为218 fps，准确率和召回率分别为89.79%和91.67%。实验结果表明，该框架适用于实时视频监控，特别是远程监控领域。

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目标检测是视频监控应用中的关键环节。在远程监控中，需要准确地检测到目标，并将检测到的数据快速传输到主站，以便采取进一步的行动。主要研究了一种利用深度神经网络和物联网对目标进行检测，并将检测到的信息以低传输速率传输到云端的框架。检测框架是基于YOLO- lite的组合，它是一个简单版本的you only look once (YOLO)检测器和空间金字塔池化(SPP)。在COCO数据集上训练，YOLO-Lite + SPP模型在nonGPU平台上的运行速度为40 fps, mAP为35.7%。在PASCAL VOC、COCO、TB-50和TB-100数据集上分析了该算法的性能。在基于GPU的平台上，在218 fps的处理速度下，准确率和召回率分别达到89.79%和91.67%。ThingSpeak平台已用于云数据接收。仿真结果验证了该框架的有效性，也验证了该框架适用于远程视频监控。

1 Introduction

目标检测是一个非常熟悉的术语，涉及到目标分类及其定位。它与场景理解和视频分析密切相关，在行人检测、人脸检测、自动驾驶汽车、视频监控等众多应用中都有一席之地。用于执行目标检测的传统技术主要依赖于不那么精确的手工特征和草率的特征训练架构[1]。在复杂性增加的情况下，低级特性趋于饱和。由于深度学习领域的迅速发展，从图像中提取复杂特征并进行高精度分析是可行的。

深度学习与机器学习的不同之处在于(图1)，后者使用手动提取的特征，这些特征被进一步馈送到