基于深度学习的监控视频树叶遮挡检测

• 作者: 邬美银 陈黎
• 来源期刊: 武汉科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 监控视频 遮挡检测 图像识别 稀疏自编码器 深度置信网络 深度学习 特征提取
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 69-74
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 4730字
• 语种: 中文

摘要

结合稀疏自编码器的自动提取数据特征能力和深度置信网络较好的分类性能,提出一种基于深度学习的监控视频树叶遮挡检测方法.首先从视频中随机选取一帧图像,通过栈式稀疏自编码器主动学习视频图像的特征信息,然后采用深度置信网络建立分类检测模型,最后引入学习速率自适应调整策略对整个神经网络进行微调.该方法不需要对视频连续取帧,具有较好的图像特征主动学习能力,克服了人工提取特征能力有限的缺陷.实验结果表明,在样本量充足的条件下,使用本文方法进行监控视频树叶遮挡检测可以达到88.97％的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈黎	武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室	40	171	7.0	11.0
2	邬美银	武汉科技大学计算机科学与技术学院	2	25	2.0	2.0