随着安防需求的不断增长,深度学习图像识别技术在安防监控领域发挥着至关重要的作用,鉴于这一背景,本文深入探讨了深度学习图像识别算法,围绕模型结构、训练策略、损失函数以及实时性与计算效率提升几个方面详细阐述了算法的优化策略。同时,全面分析了该技术在人脸识别、行为分析、车辆与车牌识别等安防监控中的多方面应用,并对其应用效能进行了研究,本次研究为该领域的进一步发展提供理论与实践参考。

深度学习；图像识别算法；安防监控；算法优化

[1]伍爱群, 韩佳. 基于机器学习的计算机网络图像识别系统分析及建议[J]. 中国科技信息, 2024, (20): 109-111. [2]庄晓奇, 张莉君, 方敏. 基于ARM9与移动目标识别算法的安防监控系统设计[J]. 计算机测量与控制, 2010, 18 (07): 1540-1542. [3]关健荣. 图像识别技术在“AI+安防”服务实战中的应用[J]. 无线互联科技, 2022, 19 (10): 81-83. [4]姜威. 计算机图像识别技术“AI+安防”助力服务实战应用研究[J]. 网络安全技术与应用, 2020, (11): 153-155. [5]曹佳庆. 基于PON技术的安防监控系统优化与性能提升研究[J]. 中国高新科技, 2024, (17): 61-63.

DOI： https://doi.org/10.62639/sspis13.20250201

Published： 2025