《表2：基于综合管廊数据集的算法有效性比较》

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《基于人员再识别的综合管廊智慧监管系统》

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综合管廊规模的扩大带来了非法入侵的风险。采用智慧监管系统对进入综合管廊内部的人员进行识别，是对抗非法入侵的有效方法。本文提出融合改进的卷积神经网络算法（Improved CNN）识别进入管廊内部的人员。在特征提取阶段，对人员的步态姿态以及衣着服饰进行提取。同时，对CNN模型进行梯度优化训练，加强人体动作识别。在特征融合阶段，用加权求和的方式把两类特征进行融合。用softmax分类器进行人体动作的分类识别。在公开数据集以及综合管廊数据集上的实验结果表明，该方法能够对管廊内部人员进行有效识别。