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摘要:
在视频监控系统中,由于受到复杂的背景、环境光线变化以及设备本身性能的限制,导致目标检测算法设计难度的加大,而传统的目标检测算法通常依赖于人工选择特征,难以从海量的数据中自动学习得到一个有效的分类器.基于深度学习算法,构建了一个卷积神经网络,并利用仿生眼视频监控系统中采集的人、车图像进行训练,在此基础上设计若干实验对深度学习网络特性进行分析,证明了训练集中各个类别样本的分布以及小样本训练的情况下对深度学习的训练结果会造成较大的影响.
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文献信息
篇名 深度学习在仿生眼监控系统中的应用
来源期刊 测控技术 学科 工学
关键词 目标检测 卷积神经网络 深度学习 仿生眼
年,卷(期) 2016,(12) 所属期刊栏目 理论与实践
研究方向 页码范围 139-143
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 2277字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡伟 河南理工大学电气工程与自动化学院自动化系 14 107 6.0 10.0
2 司朋举 河南理工大学电气工程与自动化学院自动化系 2 22 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
目标检测
卷积神经网络
深度学习
仿生眼
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测控技术
月刊
1000-8829
11-1764/TB
大16开
北京2351信箱《测控技术》杂志社
82-533
1980
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