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。

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RNN