检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2017年第18期53卷 115-120,156页

作者：魏文杨辉华李灵巧杨浩何胜韬桂林电子科技大学广西信息科学实验中心广西桂林541004 北京邮电大学自动化学院北京100876 桂林市智度信息科技有限公司广西桂林541004

以智慧城市管理应用系统中的案件上报短文本为对象,研究有效的特征生成和特征选择方法,实现案件快速准确地自动分类。根据案件描述短文本的特点,提出一种互邻特征组合算法,以生成描述力更强的组合特征;为进一步约减特征并优化特征空间,... 详细信息

以智慧城市管理应用系统中的案件上报短文本为对象,研究有效的特征生成和特征选择方法,实现案件快速准确地自动分类。根据案件描述短文本的特点,提出一种互邻特征组合算法,以生成描述力更强的组合特征;为进一步约减特征并优化特征空间,提出一种新的隶属度函数来为分类体系中的每个类别构建一个类别特征域,然后利用类别特征域进一步优化选择原始特征与组合特征,最终得到对分类贡献最高的特征表示集合。以南宁市青秀区"城管通"App中的案例分类为实例,验证提出的特征生成及选择方法,实验表明相对于文档频率、互信息和信息增益,提出的方法对案件分类的准确率更高,引入组合特征能显著提升分类准确率。

关键词：城管案件短文本分类互邻特征组合特征选择类别特征域

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城管案件空间分布模式研究

城管案件空间分布模式研究

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作者：付艳丽北京建筑大学

学位级别：硕士

当前城市普遍存在影响城市街面秩序的违规广告、占道经营、垃圾堆放等城市管理事件,城市特有的复杂环境以及城市人口的激增对于此类城市管理案件(简称为城管案件)的发生趋势以及分布模式存在不同程度的影响。当前研究需要量化分析城市... 详细信息

当前城市普遍存在影响城市街面秩序的违规广告、占道经营、垃圾堆放等城市管理事件,城市特有的复杂环境以及城市人口的激增对于此类城市管理案件(简称为城管案件)的发生趋势以及分布模式存在不同程度的影响。当前研究需要量化分析城市管理案件及城市设施空间布局,提升城市管理的科学化、精细化。当前对于空间分布模式的研究成果丰硕,但是还较少应用于城市的管理中,当前相关的研究多是对市政设施、交通拥堵情况以及公共休闲空间等的定性描述,未对问题进行很好的可视化解释,并且大多是从流程技术化、行政规范化以及评估标准化的管理层面进行解读,缺乏充分的科学依据以及数据分析。本文针对城市管理典型案件(宣传广告、市容环境和街面秩序)提出了一种空间分布模式分析流程和方法,探测案件的高发区域,根据人流密度和社会经济活动初步确定可能影响城管案件空间分布的因素,并针对案件频发区深入挖掘与影响因素之间的关联性关系。本文采用全局与局部相结合、密度与距离相结合的方式对典型城管案件进行空间分布模式识别,并对影响因素进行探测。其中,(1)在进行基于距离的全局空间分布模式分析时,首先采用集中趋势统计指标确定案件的密度中心,通过离散趋势指标中的标准差椭圆计算出案件的发展趋势,标准距离确定案件在研究区内空间分布中的紧密程度。然后通过平均最近邻分析计算出平均最近邻比率从而初步研究案件的全局聚类情况,最后使用多距离空间聚类分析方法研究在不同空间研究尺度下的案件聚集分布情况,并结合蒙特卡洛检验方法确定案件的最大聚集尺度,并进行显著性检验。(2)在进行基于密度的全局空间分布模式分析时,通过目前使用比较广泛、发展比较成熟的全局空间自相关分析,依据案件的位置信息和相关属性信息综合计算,通过得到的莫兰指数判断案件分布在空间中的聚集特性,以及是否存在空间自相关性。最后结合高/低聚类分析方法区别出案件属于高值聚类还是低值聚类,深入发掘掩盖其他空间聚集分布模式的可能性。(3)进行城管案件的局部空间分布模式分析时,本文选用了一种基于地理学第一定律为基础的无参数估计的核密度估计法,从实验数据本身出发对数据的空间分布进行深入挖掘的方法。该方法中,距离阈值的设定对于热点探测结果有很大的影响,本文通过对比现有的几种最适距离阈值的计算方法,最终确定了适用本文进行热点探测的距离阈值。最后结合热点分析对热点分布区域进行显著性聚集分布模式的评估。(4)参阅相关文献初步确定可能影响本文城管案件分布特征的因子,并定量化研究案件与影响因子之间的关联关系,为城市管理工作人员的部署、物资的调配提供了科学依据,使得城市治理工作有方向可努力,提升城市管理水平、质量和效率。本文对现有的空间分布模式分析方法进行比较,确定了适用于本文城管案件数据的研究方法,并以北京市西城区为研究范围,针对两年期间的市容市貌类城管案件(宣传广告、市容环境、街面秩序),分别从全局空间分布与局部空间分布两个角度,并基于密度层面与距离层面相结合的方式,进行空间分布模式分析。研究结果表明:(1)通过空间分布描述分析得到三类案件的发展趋势都是东北-西南方向,街面秩序类案件的聚集程度明显高于其他两类案件;(2)通过平均最近邻分析以及多距离空间聚类分析方法,三类案件都具有统计学意义上的显著性空间聚集分布模式;(3)三类案件都呈现空间正自相关,属于高值聚类,分析出案件显著性的热点区域为城市管理工作人员提供了巡查方向以及物资的调配街道;(4)采用缓冲区分析等空间分析技术并结合简单的统计相关知识,得到了:城管案件的空间分布聚集模式有着很高的市政公共交通(地铁站点、公交站点)趋向性、商业中心趋向性、旅游资源以及教育医疗机构的趋向性,这与以上场所人员的强流动性、高聚集性、高密度性以及多元性相关。

关键词：城管案件点模式空间分布影响因素

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城管案件时空分布特征研究 ——以苏州工业园区为例

城管案件时空分布特征研究 ——以苏州工业园区为例

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作者：苏婷婷南京师范大学

学位级别：硕士

城市的高速发展离不开井然有序的城市秩序。为了维护社会稳定,保障公民利益,保证城市的正常运行,城市治安管理的法律条例应运而生,但是由于低强度的惩罚制度使得成果显效甚微,城市管理者与城市生产者之间的矛盾越来越尖锐。苏州工业园... 详细信息

城市的高速发展离不开井然有序的城市秩序。为了维护社会稳定,保障公民利益,保证城市的正常运行,城市治安管理的法律条例应运而生,但是由于低强度的惩罚制度使得成果显效甚微,城市管理者与城市生产者之间的矛盾越来越尖锐。苏州工业园区自数字城管平台上线以来,城管案件量一直上升。同时,随着园区经济的飞速发展,涌入园区的人员越来越多,城市管理面临的形势越来越严峻。本文从城管案件出发,分析城管案件在时空上的分布特征,为城市管理方法提供新的思路。为了提高城管案件巡查人员和处置人员的工作效率和从城市规划管理的角度对城管案件的进行提前防控,本文首先通过STSNN时空聚类分析方法,探测城管案件的热点。其次在时空聚类基础上,采用时空加权回归方法分析城管案件时空分布与城市用地类型布局之间的关系,研究城管案件高发的成因机制。研究内容和结论主要为以下几点:1)案件时空分布方法研究城管案件具有明确的时空信息和详细的属性信息,其时空分布与社会因素、环境过程、人流量、地理分布具有较强的关联。本文从城管案件热点分布与高发成因角度,运用时空聚类和时空建模方法,分析城管案件的时空分布特征。2)城管案件时空热点探测采用STSNN时空聚类算法,通过共享近邻方法发现不同密度区域的时空热点,以准确分析城管案件热点的时空分布特征。实验结果发现城管案件不仅有明显的分层聚集特征,而且在时空的变化与城市地理环境(用地类型布局)有着很大的关联。3)城管案件时空加权回归分析本文构建时空加权回归模型分析城管案件高发与城市用地类型之间的关系,研究城管案件高发的成因。考虑到局部时空的影响,本文运用了最小CV优化策略,计算最优时空带宽,分析、估计和解释城市地理环境对城管案件量的影响。实验发现,城管案件热点的分布与用地类型和时间有关,城管案件在时空上高发原因与用地类型的布局有关。不同用地与时间的相互影响或是不同用地之间相互影响,是造成研究区案件高发的原因。本文所进行的研究和实验结果所发现的城管案发规律,对于有效治理城管案件和加强城市管理安全具有一定的作用和借鉴意义。

关键词：城管案件时空热点时空聚类时空加权时空分布

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参数优化DBSCAN算法的城管案件聚类分析

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测绘科学 2018年第8期43卷 135-140页

作者：伏家云靖常峰杜明义付艳丽戴培培北京建筑大学测绘与城市空间信息学院北京100044 现代城市测绘国家测绘地理信息局重点实验室北京100044 北京帝测科技股份有限公司北京100012

针对DBSCAN算法参数对聚类结果具有较大的不确定性问题,该文提出了基于空间分析的参数优化思想:首先,基于Ripley’s K函数分析,实现自适应确定数据聚类范围EPS值;基于K-D树分析,实现自适应确定在Eps阈值内的点数量MinPts值;然后,基于以... 详细信息

针对DBSCAN算法参数对聚类结果具有较大的不确定性问题,该文提出了基于空间分析的参数优化思想:首先,基于Ripley’s K函数分析,实现自适应确定数据聚类范围EPS值;基于K-D树分析,实现自适应确定在Eps阈值内的点数量MinPts值;然后,基于以上参数的自适应确定思想,利用R语言编写了DBSCAN算法,进一步实现了数据的精确聚类。基于典型城市管理案件的实验结果表明:该方法充分考虑了空间数据统计特性,具有较好的适用性,聚类簇特征明显,聚类质量较高。

关键词： DBSCAN算法城管案件聚类分析数据挖掘

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基于自适应核密度估计的城管案件时空预测方法

基于自适应核密度估计的城管案件时空预测方法

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作者：朱艳丽北京建筑大学

学位级别：硕士

城市化进程的蓬勃“生长”,不仅促进了经济发展的“新常态”,也加重了城市管理工作的负担。当前我国各大中型城市都存在着非法小广告、流动摊贩、杂物乱堆乱放等城市管理问题,逐渐形成城市发展和改革的“慢性病”。城市精细化管理是责... 详细信息

城市化进程的蓬勃“生长”,不仅促进了经济发展的“新常态”,也加重了城市管理工作的负担。当前我国各大中型城市都存在着非法小广告、流动摊贩、杂物乱堆乱放等城市管理问题,逐渐形成城市发展和改革的“慢性病”。城市精细化管理是责权分明的城市管理方式,受限于当今我国城市规模快速发展、人口急剧增长与人口结构的变化等诸多因素,当今城市管理中仍然存在难以解决的问题。然而,信息化技术的快速发展,为捕获与探测城市管理中的规律与模式提供了支撑。特别是时空信息技术不仅在量化分析上,更是在空间、时间两个维度来挖掘城市管理规律和模式,为城市规划、城市运营管理的健康运营和可持续发展提供科学决策。本文以北京市西城区城管业务数据为数据源,以时空预测模型为研究方法,提出了一种局部自适应的用于热点预测绘制和评价的城管案件时空预测分析方法和流程,预测城市管理案件的变化趋势,研究成果可以为城管部门提供科学性、预见性决策支持。本文主要研究内容如下:(1)提出一种面向城市管理案件数据的时空预测模型。为了能够及时快速的对城管案件问题做出响应,在高时空分辨率下实现准确预测,本文在已有的核密度估计方法上,针对核密度估计最优带宽的选择问题,提出了一种局部自适应的时空核密度估计模型,该模型利用城管案件的时空特征提高预测精度。首先,提出了一种新的时空核密度估计方法,在已有模型基础上加入时间维度;其次,结合数据驱动方法实现带宽的局部自适应;最后,借助犯罪预测常用评价指标PAI指数和命中率指数,对不同模型的预测结果进行评价,验证本文核密度估计的计算效率与准确性。(2)提出城管案件时空预测研究的分析框架。时空热点预测的研究对实现高效、敏捷、精确的网格化城市管理起着至关重要的作用,本文选用了仅从实验数据本身出发对数据的非参数估计方法进行研究。然而目前流行的核密度估计等方法没有考虑到时空数据的时间属性。因此,本文提出了一个预测热点绘制和评价的时空框架,旨在探究适用于网格化城市管理问题预测模型,从而研究出一种计算速度快、准确率高、实用性强的预测框架。(3)城管案件时空预测实例分析。以北京市西城区为例进行了实例研究,分别利用本文改进的时空核密度估计方法、Pro Map方法以及传统的核密度估计方法对2008年典型的城管案件数据构建模型和预测,将上述模型预测结果与真实案件数据分布进行对比,实现预测结果的准确度评价。结果显示虽然三种方法均能有效识别城管案件热点中的高发区域,但本文提出的时空核密度估计优化方法预测的热点区域和案件量命中率均比其他两种模型的准确性高且本文提出的方法在提高计算效率方面得到提升。本文模型可有效处理城管案件时空点数据,实现时空趋势拟合和预测,从而为城市管理部门优化资源和人员配置提供可靠的技术支撑。

关键词：智慧城市城管案件时空核密度估计模型时空预测

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路网约束下的城管案件时空特征挖掘与可视化

路网约束下的城管案件时空特征挖掘与可视化

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作者：郭沙沙北京建筑大学

学位级别：硕士

随着中国城镇化进程的推进,机动车乱停放、店外经营、暴露垃圾等城市管理问题逐渐发展成为“城市病”,这对城市精细化管理增加了挑战。充分利用城市管理过程中产生的时空数据,探测城管案件的时空分布特征,为城市精准治理提供科学依据。... 详细信息

随着中国城镇化进程的推进,机动车乱停放、店外经营、暴露垃圾等城市管理问题逐渐发展成为“城市病”,这对城市精细化管理增加了挑战。充分利用城市管理过程中产生的时空数据,探测城管案件的时空分布特征,为城市精准治理提供科学依据。同时可视化技术将案件的分布模式转化为定量图表的形式,以提供直观的可视化结果,为城市精细化管理、可持续发展和城市规划提供了技术支撑。但现有的时空分析方法多基于平面空间进行分析,而城市管理案件是沿道路网络分布的,针对受路网约束的点模式分析基于空间分析方法将会降低识别准确度;此外,由于城管案件具有复杂的非线性相互关系,交互式集成可视化技术在同时展示多种时空特征方面更有效。基于此,针对如何高效探测城管案件的时空分布特征问题,需要设计一种可精确识别案件时空分布热点的方法和直观展示其分布特征的可视化模型,以实现更精确的分布模式探测。针对以上问题,本文以北京市主城区2008年城市管理部门上报案件数据为数据源,首先提出基于道路的时空网络核密度估计模型,用于精确识别城市管理案件的时空热点区域;其次提出可视化驱动的数据挖掘模型,实现城市管理案件多个时空特征集成可视化,研究成果可以辅助相关部门开展城市精细化管理工作。本文的研究内容如下:(1)城管案件时空分布特征研究首先采用空间分析相关方法对城管案件在空间和时间上的分布进行统计分析,并根据数据类型和分析需求选择特定的可视方式,从宏观上探测案件时空分布模式。其次,针对当前案件时空热点定位不精确的问题,顾及街面秩序城管案件发生在道路上这一事实,构建时空网络核密度模型,采用真实路网距离度量案件在路段上的核密度值,将时空热点定位在时空子路段上,并采用空间统计方法对热点路段的精确范围和边界进行鉴别,有效识别时空热点区域,有利于巡逻人员明确重点巡查区域,为城市管理警务巡逻规划提供科学依据。(2)提出可视化驱动的数据挖掘模型针对当前城市管理研究对时空数据表达形式单一、对多维属性数据表达困难的现状,以及精细化管理需求,提出可视化驱动的数据挖掘模型,选取城管案件重要的时空分布特征以明确可视化编码信息,根据编码规则将其集成在一个图形符号中,实现在有限的屏幕范围内最大化传达信息,提高用户感知时空分布特征的效率。(3)构建协同交互式可视化系统框架利用可视化技术,将多种分析模块集成到一组联动视图中,构建一组耦合的多视图协同交互可视分析框架:时空分布视图,分别从宏观和微观的角度可视案件在时空中的分布模式;时空热点鉴别视图,以三维地图与图表结合的方式展示案件时空热点,以直观的方式展示城管案件的热点区域的分布特征;基于数据驱动文档构建多时空特征集成可视化模型,制定隐喻图形符号,灵活展示城管案件多种时空属性信息,避免了局限的数据展示形式,揭示了城管案件在不同区域间时空分布模式的相关与差异,协助城市管理部门进行决策。

关键词：核密度估计时空特征挖掘可视化城市管理城管案件

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清远城管案件发生时空特征分析与案件量预测

清远城管案件发生时空特征分析与案件量预测

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作者：江杰榕广东工业大学

学位级别：硕士

随着城市化规模的日渐扩大,经济迅猛发展的同时也给城市管理工作带来了很大压力,原来的管理模式已经无法解决当前城市管理中存在的各种“顽症”。城市管理案件的处置、预警已然成为了当今城市精细化管理的一个重要组成部分。为达到良好... 详细信息

随着城市化规模的日渐扩大,经济迅猛发展的同时也给城市管理工作带来了很大压力,原来的管理模式已经无法解决当前城市管理中存在的各种“顽症”。城市管理案件的处置、预警已然成为了当今城市精细化管理的一个重要组成部分。为达到良好的城市管理成效,如何迅速发现和处置城市管理问题,如何及时地预警案件的升级以及如何准确地预测案件的时空分布及数量变化,是城市管理决策者亟须解决的重要问题。本文属于智慧城管的应用研究,基于广东省清远市中心城区的真实城管业务数据与迫切的应用需求,以空间分析技术及数据预测模型为研究方法,系统地探究清远城管案件的时空分布特征和案件发生量的变化趋势,分析结果能为城管部门在城市运行管理中提供科学性、预见性决策支持。主要研究内容如下:(1)提出清远城管案件时空分布特征以及数量预测研究的技术路线。包括城管案件宏观时空聚集分布、时空聚类模式、时空热点等可视化研究,影响因素的相关性分析以及案件发生量预测分析。(2)城管案件发生时空特征可视化研究。首先对基于清远中心城区的城管案件进行全局空间分布特征研究,利用平均中心、标准距离及标准差椭圆探索城管案件的中心位置和方向性分布状况;然后研究各街(镇)案件空间聚类特性,利用平均最近邻和全局空间自相关方法分析数字城管案件的空间聚类情况,并进行显著性检验;最后是通过核密度估计和热点分析方法研究各辖区连续变化和精确的案件高发聚集中心。可视化结果清晰地表达了研究区域内清远城管案件全局与局部的时空分布状况。(3)城管案件发生与影响因子相关性研究。将影响城管案件发生的因素分成空间要素和时间要素两类,基于清远市中心城区三类城市兴趣点分布情况,利用缓冲区分析工具,比较在不同缓冲半径下城管案件发生的数量,确定城管部门重点巡查区域;通过比较重要节假日和重大活动事件出现对城管案件发生量的影响程度,验证城管案件发生量与时间要素的相关关系。(4)城管案件时间序列预测分析。分别利用灰色预测法、ARIMA预测法以及BP神经网络预测法对历史城管案件月度数据进行拟合,对未来数据进行预测;比较上述模型的拟合值、预测值与实际值的之间的相对误差,得到不同模型拟合精度以及预测精度。结果显示当样本数量足够时,BP神经网络模型拟合效果最好,对于波动剧烈数据的预测,GM(1,n)模型预测效果最好,可应用于城管案件未来数据的预测。

关键词：城管案件时空特征 AcrGIS可视化影响因素时间序列预测

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城市管理案件的图像分类算法研究

城市管理案件的图像分类算法研究

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作者：杨浩桂林电子科技大学

学位级别：硕士

图像分类技术是指利用计算机软件等相关技术根据图像自身信息中所反映的不同特征，将特征不同的目标或区域划分开来的图像处理方法。传统的图像分类技术则利用对图像的特征提取，建立训练模型从而进行分类，常用的方法如SVM等。这些方... 详细信息

图像分类技术是指利用计算机软件等相关技术根据图像自身信息中所反映的不同特征，将特征不同的目标或区域划分开来的图像处理方法。传统的图像分类技术则利用对图像的特征提取，建立训练模型从而进行分类，常用的方法如SVM等。这些方法的分类效果极大地依赖于图片的背景复杂度，对于图片比较清晰，背景较为简单的图片则分类效果有所提升，而对于背景比较复杂的自然图像则就束手无策了。\n 智慧城市管理系统是一款可利用智能手机对城市管理中出现的问题进行一键上报、领取、处置的方便城市管理者管理城市的智能软件系统。用户可利用该系统进行快速的上报、处置各类城市管理案件，摒弃了传统城市管理案件上报处置的繁琐流程，使城市管理更加方便高效。然而，随着用户量的增多案件量也随之越来越多，如何将众多类型案件进行自动分类成为一个亟待解决的问题。\n 本文研究的重点就是将智慧城管系统中的案件进行分类，根据城管案件的特点，每个案件至少包括一张案发现场的图片，因此可利用图像分类的方法将案件自动分类。然而，系统中的案件图像均是由用户利用普通智能手机拍摄所得，所有图像均是随机采集的自然图像，像素大小不一，背景复杂，利用传统的图像分类方法无法正确高效地将图片进行分类。\n 基于上述内容，本文主要进行了以下研究工作：\n 第一，基于传统图像分类算法SVM等的城管案件图像分类研究。本部分主要利用传统图像分类方法，首先对图像进行相关预处理操作，使得图像特征更加明显进而提取，然后建模训练，最后进行分类实验。\n 第二，基于深度学习的图像分类算法研究。本部分主要是利用当前最新的深度学习算法结合本系统中的图像设计合理的算法进行分类。首先，以深度学习中的稀疏自编码(SAE)算法分别做二分类和四分类实验；然后以卷积神经网络(CNN)算法为基础，提出一种基于ZCA预处理的八层卷积神经网络算法，分别对城管案件图像数据做分类实验，实验结果证明本文提出的该ZCA-CNN算法能够高效的将城管案件图像进行精确分类，从而完成对系统中案件的分类，同时，经实验表明，本算法也适用于其他图像数据集的多分类。\n 第三，本部分主要介绍基于iOS手机操作系统研发的智慧城管iOS版，主要包括消息中心模块、应用模块（包括案件上报、案件列表、案件统计等功能）、任务模块以及个人中心模块。用户可以使用该系统进行一键上报案件、领取案件、处置案件、实时交流等操作且所有操作公开透明，使城市管理工作更加便捷化、智能化。

关键词：图像分类智慧城市城管案件卷积神经网络

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城市管理案件图像目标检测算法研究

城市管理案件图像目标检测算法研究

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作者：石齐双桂林电子科技大学

学位级别：硕士

目前,全球各国对智慧城市的建设越来越重视,而城市管理系统是智慧城市建设的关键一步。在国内,一些城市已将城市管理系统应用于城市管理中,但均是依靠专人对案件进行识别、派发和处理。这使系统运行效率低下同时还浪费了大量的财力物力... 详细信息

目前,全球各国对智慧城市的建设越来越重视,而城市管理系统是智慧城市建设的关键一步。在国内,一些城市已将城市管理系统应用于城市管理中,但均是依靠专人对案件进行识别、派发和处理。这使系统运行效率低下同时还浪费了大量的财力物力。因此,针对这一问题,本文深入研究了城市管理案件视频图像目标检测算法,并进一步将目标检测算法融入到城市管理系统中自动识别案件类型,提高城市管理系统的智能化水平,促进城市管理工作高效化。具体的研究内容如下:1)提出了一种车辆违章检测算法,实现机动车和非机动车乱停违章案件的检测,提高了此类案件识别的稳定性。该方法采用同态滤波对样本进行预处理消除了光照等环境因素对识别结果的影响,接着对样本进行ZCA白化处理减少数据间的关联性,并利用改进的卷积神经网络提取样本特征,然后将提取的样本特征送入检测网络中进行检测;最后采用跟踪和运动分析来判断感兴趣区域(ROI)中的非法车辆。通过与Faster R-CNN、SSD、YOLO进行比较,验证该方法的有效性。实验结果表明,该方法具有更强的鲁棒性、更高的检测精度。2)提出了一种基于改进的卷积神经网络的城管案件识别算法,并针对乱涂写乱贴张、非机动车乱停、共享单车乱停、暴露性垃圾、交通护栏破损、雨水算子破损、机动车乱停和井盖破损等八种城市管理案件,进行应用验证,并与传统方法对比,提高了检测准确率和检测效率。该算法首先采用MSRCR算法对样本进行预处理;然后在检测网络的线性卷积层中引入了1×1的卷积,这使网络能够提取样本到更抽象化的非线性特征;最后使用BP神经网络作为评价网络,对检测层提取到的主要物体的相关信息进行评分,得到案件的识别结果。采用Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO和SSD算法作为对比算法进行实验,实验结果证明该识别算法的鲁棒性、识别精度最好。并且在VOC2007+2012数据集上与100Hz DPM、30Hz DPM、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO和SSD等6种算法进行了对比,取得了不错的实验结果,充分说明了改进的卷积神经网络算法的有效性。综上所述,本文将基于深度学习的目标检测算法融入到城市管理中,对于促进城市管理、处理案件效率的提高、人力资源等劳动成本的节约和智慧城市的建设都有着不可或缺的意义。

关键词：城管案件目标检测算法图像处理卷积神经网络城管系统

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