摘要
为提高图书馆图书防盗系统智能识别能力,解决现有防盗器因射频功率和设备摆放空间限制而出现的绕过动作不报警问题,采用基于YOLOv8的机器视觉模型,利用其可快速准确识别实时视频中物品的特性并划定电子围栏范围来改进图书防盗系统。结果显示,该模型可有效识别绕过防盗器的未登记借出图书动作(如举过头顶等),克服传统防盗器局限导致不报警的缺陷,提升防盗器智能识别和防盗功能,增强图书馆图书防盗管理的有效性及对人员和馆藏图书识别的精准度。本研究创新性地将YOLOv8应用于图书防盗系统,可广泛用于图书馆等场所,有望推动图书防盗技术朝着智能化方向进一步发展。
出处
《物联网技术》
2025年第16期145-148,共4页
Internet of things technologies
基金
广西重点研发计划项目(桂科AB23075109)。
