[发明专利]一种基于深度学习的基站入侵检测方法和系统有效
| 申请号： | 202110575087.5 | 申请日： | 2021-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN113297976B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 王奕 | 申请（专利权）人： | 中国铁塔股份有限公司大连市分公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06N20/00;G07C9/37 |
| 代理公司： | 大连大工智讯专利代理事务所(特殊普通合伙) 21244 | 代理人： | 梁左秋 |
| 地址： | 116000 辽宁省大连市西岗*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及防入侵检测技术领域，提供一种基于深度学习的基站入侵检测方法和系统，该方法用于基站入侵检测系统，所述基站入侵检测系统包括主机、主机上摄像头、基站门上摄像头和报警装置；主机上摄像头、基站门上摄像头和报警装置分别与主机信号连接；所述基站入侵检测方法包括以下步骤：步骤100，将训练好的基于深度学习的人脸检测模型、人脸防伪模型、人脸识别模型和动作识别模型，部署到基站入侵检测系统的主机中；步骤200，识别机房外铁塔周围人员的行为，判断其是否有异常行为；步骤300，判断要进入机房的人是否具有权限。本发明能够自动化判断是否有没有权限的人员进入基站范围并进行异常行为检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 基站 入侵 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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