基于CRS-YOLO算法的智慧楼宇无权限人员入侵检测
宋超
刘剑磊
王志乾
甘肃同兴智能科技发展有限责任公司 甘肃兰州 730050
摘要：采用固定卷积核,仅能处理特定尺度范围的目标,降低了入侵检测的精准度.为了解决上述问题,文章提出了基于CRS-YOLO算法的智慧楼宇无权限人员入侵检测.通过科学布局摄像头构建全方位监控网络,结合人脸图像预处理、检测识别与比对搜索技术,精准甄别楼宇人员权限并标注无权限人员.针对智慧楼宇场景特点,改进YOLO基础架构,引入通道-空间混合注意力机制并设计新损失函数,构建基于CRS-YOLO算法的无权限人员入侵检测模型,使得模型可以更好地捕捉不同尺度目标的关键特征.对标注数据集进行格式转换与超参数配置,依托CRS-YOLO模型进行训练并采用早停策略防止过拟合,最终部署模型实现无权限人员入侵的实时检测与追踪.实验结果表明,研究方法能够通过更优的ROC曲线与混淆矩阵表现,显著提升无权限人员入侵检测的精准度.
关键词：CRS-YOLO算法智慧楼宇无权限人员入侵检测损失函数
论文发表日期：2025-11-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 24-27 )