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摘要:
运动目标检测是物体检测领域的一个重要研究方向,在目标识别中有着至关重要的作用.针对传统运动检测方法精度不高、无法对运动目标进行检测,本文将深度卷积神经网络引入到运动目标光流检测中,将前后帧图像及目标光流场图像作为网络的输入,自适应地学习运动目标光流,并通过对网络放大架构的优化及网络的精简,同时采用数据增广等技术,设计出精度与实时性兼顾的目标物体光流检测网络.实验结果表明,本文方法在运动目标的光流场检测中有更好的表现,SS-sp和CS-sp网络相比原网络在检测精度上均提高了约5.0%,同时大幅减少了网络的运行时间,基本满足实时检测的要求.
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文献信息
篇名 基于深度卷积神经网络的运动目标光流检测方法
来源期刊 光电工程 学科 工学
关键词 运动目标 光流检测 深度卷积神经网络 网络结构优化
年,卷(期) 2018,(8) 所属期刊栏目 科研论文
研究方向 页码范围 38-47
页数 10页 分类号 TP391.4
字数 5039字 语种 中文
DOI 10.12086/oee.2018.180027
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 朱启兵 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室 56 481 14.0 19.0
2 黄敏 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室 68 518 13.0 19.0
3 王正来 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室 3 20 2.0 3.0
4 蒋胜 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室 3 20 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
运动目标
光流检测
深度卷积神经网络
网络结构优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光电工程
月刊
1003-501X
51-1346/O4
大16开
四川省成都市双流350信箱
1974
chi
出版文献量(篇)
4776
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