占道经营识别算法 RNN

占道经营识别算法通过街道两旁的监控摄像头实时获取画面，占道经营识别算法针对指定区域进行占道经营物品的识别。该算法能够准确辨识出店家使用的餐桌、游摊小贩的餐车以及遮阳伞等物品，并判断其是否违规。占道经营识别算法一旦检测到商贩占道经营，系统会自动发出报警信号，提醒管理人员及时处理。这种实时的监测和报警机制大大提高了城市管理的效率和响应速度。

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），指的是一类以序列数据为输入的神经网络模型。与经典的前馈网络不同之处在于，RNN模型处理序列数据能够获取到更多的语义信息、时序信息等。通常，序列数据指的是一条数据内部的元素有顺序关系的数据，如文本、如文章、语句；时序数据，如一周的天气、三个月的股市指数等。通常可用于语音识别、语言模型、机器翻译及时序分析等。

NER（Named Entity Recognize，命名实体识别）任务，表示从自然语言文本中，识别出表示真实世界实体的实体名及其类别，如:

句子（1）: I like eating apple! 中的 apple 指的是苹果（食物）

句子（2）: The Apple is a great company! 中的 Apple 指的是苹果（公司）

一般的DNN网络中，输入方式为逐元素输入，即句子内的词单独独立地输入模型进行处理，这将导致上下文信息丢失，这样的结果会导致每个词的输入仅会输出单一结果，与上下文语义无关。如上图示例，若训练集中的苹果一词大部分标记为苹果（食物），则测试阶段所有的苹果也将标记为食物；反之则测试阶段将都标记为公司。

随着城市化进程的加快，城市管理面临着越来越多的挑战，其中占道经营问题尤为突出。占道经营不仅影响市容市貌，还可能造成交通拥堵和安全隐患。为了有效解决这一问题，城市管理者需要一种能够实时监控并识别占道经营行为的技术手段。传统的人工巡查方式耗时耗力，且难以做到全面覆盖和实时响应。而占道经营识别算法则能够通过自动化的监测，实现对城市街道的全面监控，确保市容市貌的整洁和交通的畅通。

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l


class Reshape(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        # 通过view函数把图像展成标准的Tensor接收格式，即(样本数量，通道数，高，宽)
        return x.view(-1, 1, 28, 28)

net = torch.nn.Sequential(
    Reshape(),
    # 第一个卷积块，这里用到了padding=2
    nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2), 
    nn.Sigmoid(),
    nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
    
    # 第二个卷积块
    nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), 
    nn.Sigmoid(),
    nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
    
    # 稠密块（三个全连接层）
    nn.Flatten(),
    nn.Linear(16 * 5 * 5, 120), nn.Sigmoid(),
    nn.Linear(120, 84), nn.Sigmoid(),
    nn.Linear(84, 10))

占道经营识别算法采用了先进的YOLOv5目标检测模型。YOLOv5模型具有高速度和高精度的特点，能够在保持实时性的同时，准确识别出监控画面中的占道经营物品。占道经营识别算法它利用计算机视觉和深度学习技术，实现了对监控视频中占道经营和游摊商贩的自动识别，为城市管理带来了新的希望。此外，该算法的应用还有助于提高城市管理的公平性和透明度，可以为执法提供准确的依据，避免人为因素的干扰，确保执法的公正性。

占道经营识别算法 RNN

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