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摘要 机器学习中用于检测人体和分类的传统方法已被最近增强的深度学习物体检测方法所取代，这是通过成功构建卷积神经网络 (CNN) 实现的，而卷积神经网络是深度学习的一个组成部分。物体检测中的运动和站立是 CCTV 中的重要步骤。物体检测的性能对下一个更高级别的处理步骤有很大影响，例如物体的运动和站立。YOLO v5 是最流行的物体检测技术。YOLO 算法的性能取决于数据集的训练准确度。对象检测框架可解决实时问题。它们包括 You Look Only Once。我们的实验研究表明，对于使用 25 张图像训练的模型，YOLO V5 可提供最高 85% 的准确率。关键词：- CCTV、卷积神经网络 (CNN)、YOLO、深度学习、物体检测。
移动和静止物体检测...
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