摘要：为解决智慧城市管理系统中复杂背景案件图片分类问题,提出了一个卷积神经网络模型。不像其它深度学习网络模型,所提方法在卷积网络中使用多层感知卷积层替代传统线性卷积层来提取城管图像特征,然后再使用一个评价网络根据所提取的特征对图像中所含关键物体进行评分,从而得出分类结果。基于实际运行的城市管理系统整理了一份包含8类案件、4996个注释对象共计4119张图片的城市管理案件图像的标准数据集来验证所提方法。实验结果表明,所提方法在分类精度及速度上都优于AlexNet,VGG16Net,和ResNet分类方法。

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