基于单目视觉与YOLOv5算法的入侵检测系统设计与实现

李晨; 徐遵义; 闫春相; 刘康宁

doi:10.11907/rjdk.231230

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于单目视觉与YOLOv5算法的入侵检测系统设计与实现

软件设计、开发与应用 | 更新时间：2024-05-16

- 基于单目视觉与YOLOv5算法的入侵检测系统设计与实现
- Design and Implementation of Intrusion Detection System Based on Monocular Vision and YOLOv5 Algorithm
- “科技新闻播报，全自动卸砖打包机工作区安全新突破！专家研发出基于单目视觉与目标检测算法YOLOv5的非法入侵检测系统，通过摄像头获取图像并定位测距，利用算法精准检测识别闲杂人员。系统一旦发现非法入侵，即报警并紧急停机，准确度高达94%以上。相较于传统方法，该系统功能更强大、成本更低，有效保障工作区域安全。”
  
  ”
- 软件导刊 2024年23卷第4期页码：88-93
- 作者机构：
  
  山东建筑大学计算机科学与技术学院，山东济南 250101
- 作者简介：
  
  李晨（2000-），女，山东建筑大学计算机科学与技术学院硕士研究生，研究方向为计算机视觉、机器学习
  徐遵义（1969-），男，博士，CCF会员，山东建筑大学计算机科学与技术学院教授、硕士生导师，研究方向为计算机视觉、机器学习与数据挖掘
  闫春相（1997-），男，山东建筑大学计算机科学与技术学院硕士研究生，研究方向为计算机视觉、机器学习
  刘康宁（1999-），男，山东建筑大学计算机科学与技术学院硕士研究生，研究方向为计算机视觉、机器学习。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金青年基金项目(62102235);山东省重点研发计划（重大科技创新工程）项目(2021CXGC011204)
- DOI：10.11907/rjdk.231230
  中图分类号： TP317.4
- 纸质出版日期：2024-04-15，
  
  收稿日期：2023-03-09，
扫描看全文
李晨,徐遵义,闫春相等.基于单目视觉与YOLOv5算法的入侵检测系统设计与实现[J].软件导刊,2024,23(04):88-93.

LI Chen,XU Zunyi,YAN Chunxiang,et al.Design and Implementation of Intrusion Detection System Based on Monocular Vision and YOLOv5 Algorithm[J].Software Guide,2024,23(04):88-93.
李晨,徐遵义,闫春相等.基于单目视觉与YOLOv5算法的入侵检测系统设计与实现[J].软件导刊,2024,23(04):88-93. DOI： 10.11907/rjdk.231230.

LI Chen,XU Zunyi,YAN Chunxiang,et al.Design and Implementation of Intrusion Detection System Based on Monocular Vision and YOLOv5 Algorithm[J].Software Guide,2024,23(04):88-93. DOI： 10.11907/rjdk.231230.

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

改进YOLOv5的影响驾乘舒适性目标检测

基于YOLOv5的水果品质检测与分类方法研究

多尺度YOLOv5的交通灯检测算法

结合行人检测与单应性变换的安全社交距离估计

基于单目视觉与YOLOv5算法的入侵检测系统设计与实现

Design and Implementation of Intrusion Detection System Based on Monocular Vision and YOLOv5 Algorithm

DOI：10.11907/rjdk.231230