中国信息界杂志社

摘要：<正>引言智能安防监控是现代城市安全体系的重要组成部分，其核心目标是通过自动化技术实时检测和响应潜在威胁，传统的安防系统依赖于人工监控和简单的规则-based方法，存在效率低、误报率高的问题[1]。近年来，深度学习技术在图像识别领域的突破为智能安防带来了革命性变革，特别是数字技术中的卷积神经网络（CNN）模型能够从海量图像数据中自动学习特征，显著提升了目标检测、分类和跟踪的准确性。基于此。本文探讨了基于深度学习的图像识别技术在智能安防监控中的应用，重点分析了卷积神经网络（CNN）等模型在实时监控、异常检测和目标跟踪中的有效性。通过理论分析和实验验证，

专辑： 信息科技;工程科技Ⅰ辑

专题： 安全科学与灾害防治;计算机软件及计算机应用;自动化技术

分类号： TP391.41;TP18;X924.4