基于无遗忘学习（LwF）的深度学习框架在智慧城市物联网家居环境中的智能监控应用研究

来自智能城市物联网领域的研究人员开展了一项关于智能监控系统的研究，针对传统监控系统难以适应动态环境及数据持续更新问题，提出了一种融合无遗忘学习（LwF）的Yolo-LwF深度学习框架。该研究在包含7382张图像的Robloflow数据集上验证，达到98.27%的准确率，显著提升检测速度与自适应学习能力，为实时安防提供了高效可靠的解决方案。

　　

背景：物联网（Internet of Things, IoT）技术在智慧城市家居环境中引发了监控技术的革命性进展。这一进步依托互联设备与系统，显著提升了安防效能、资源管理及居民安全水平。智慧城市通过技术手段优化效率、可持续性与生活质量，而物联网赋能的智能监控技术正是实现该目标的核心。

目标：智能监控系统旨在通过先进技术增强物联网家居环境中的安全性、便利性与生活品质。利用实时监控与风险识别工具，快速发现并处理安全漏洞及可疑活动，以保障市民安全。智能设备使户主可远程调控照明、安全锁及监控摄像头，并基于空间占用与使用模式智能调节供暖、制冷及照明系统。

方法：本研究提出一种融合无遗忘学习（Learning without Forgetting, LwF）的深度学习架构，能够在吸收新数据的同时保留已有模式。研究人员通过物联网设备实时采集与分析监控数据，并采用高效数据预处理技术处理海量物联网数据。通过历史数据与实时数据结合训练深度学习模型，并运用交叉验证确保模型鲁棒性。

结果：所提出的模型在两个Robloflow数据集（共7382张图像）上进行了验证，达到98.27%的准确率。Yolo-LwF模型在检测速度与自适应学习能力上均优于原始Yolo模型及LwF基线模型。

结论：该系统为智慧城市中的智能监控解决方案设立了新标准，尤其适用于物联网家居环境中的实时自适应监控。凭借其适应性与知识保留能力，该研究有望显著提升城市环境中的安全水平。

关键词：深度学习（Deep learning）、人脸检测（face detection）、人脸识别（face recognition）、实时安防监控（real-time security surveillance）、准确率（accuracy）、Robloflow数据集。