基于SSD卷积网络的视频目标检测研究

• 作者: 吴智秦 杨洁 林颖 陈明志 陈灵娜
• 来源期刊: 南华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 mobilenet_SSD 目标检测 模型训练
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 数理·计算机科学
• 页码范围: 78-86
• 页数: 9页
• 分类号: TP183
• 字数: 6523字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-0062.2018.01.015

摘要

针对传统卷积神经网络对远距离视频目标识别效果差的原因,本文提出一种改进的基于SSD卷积网络的视频目标检测模型.首先,对数据集进行剪裁,旋转等预处理,提高网络检测泛化能力,其次,采用coco数据集Mobilenet SSD预训练模型,由于其具有轻量级网络模型特点,减少计算开销,减少内存占用量.然后,再结合voc2012数据集进行二次训练微调处理,加快训练收敛速度,使用自定义数据集能有效检测特定场景目标,能够有效识别远距离场景下视频目标物体.实验结果表明,改进的网络检测模型适用于远距离目标检测,减少计算量,降低硬件内存资源消耗,提高网络模型性能和检测精确度,具有较好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈灵娜	南华大学计算机学院	16	75	5.0	7.0
2	林颖	南华大学计算机学院	5	36	4.0	5.0
3	杨洁	南华大学计算机学院	5	58	5.0	5.0
4	陈明志		1	14	1.0	1.0
5	吴智秦	南华大学计算机学院	1	14	1.0	1.0