一种基于yolov8改进模型的潜在安全隐患检测方法

随着科技的迅猛发展，监测预警系统在各个领域的应用日益增多，然而传统系统面临诸多挑战，如高人力物力成本、环境干扰导致的数据不准确与不稳定等。这类系统往往仅能提供基本的监测结果与报警信息，缺乏对数据的深入分析和智能决策能力。在复杂监测场景中，传统系统的局限性愈加明显，因此迫切需要更高级别的智能化和自适应性。研究旨在探索利用视频智能分析技术提升监测预警系统的智能化程度。通过实时采集和分析监测数据，我们构建了一种基于嵌入式平台的监测预警系统。该系统结合先进的目标检测算法，能够有效识别和跟踪各种目标，并对异常情况进行智能预警。本发明不仅为监测预警系统的研发提供了创新思路，还在公共安全、交通管理及环境监测等多个领域展现了广泛的应用潜力，有望极大优化传统监测方式，提高响应效率和决策质量。