基于改进CNN的部队门禁系统

发布时间：2024-03-25 02:34

　　针对部队武器仓库等重要场所的门禁管理方式安全性较低等问题,设计了基于改进卷积神经网络的门禁系统.首先对卷积神经网络进行介绍,引入PSO算法设计优化的卷积神经网络的初始权值以及阈值.然后对手写数字数据集进行分类实验.实验结果证明,基于PSO算法的卷积神经网络改进方案能够使得训练过程收敛速度较快,损失较小,效果优于传统卷积神经网络.在此基础上,根据部队实际工作情况,将粒子群算法应用于MTCNN以及孪生Res Net算法,设计基于改进卷积神经网络的门禁系统,使得部队重要场所的门禁管理具有更高的安全性和可靠性.

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本文编号：3938401