改进卷积神经网络算法在水面漂浮垃圾检测中的应用

• 作者: 汤伟 高涵
• 来源期刊: 中国科技论文
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 数据增强 迁移学习 漂浮垃圾检测
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 页码范围: 1210-1216
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5791字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2783.2019.11.009

摘要

针对传统目标检测算法在检测水面漂浮垃圾时易受外界复杂环境影响而难以实现的问题,提出了一种基于改进卷积神经网络的水面漂浮垃圾检测算法.运用数据增强技术改善训练过程中因样本不足而导致的过拟合问题,并利用迁移学习的方法训练出水面漂浮垃圾目标检测模型.结果表明,与传统的ViBe背景建模算法相比,所提算法能对水面漂浮垃圾进行分类,并标记出垃圾位置,对垃圾的检测准确率高达93%,能完全克服水波、波光等外界干扰.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汤伟	陕西科技大学电气与信息工程学院	240	1092	15.0	22.0
5	高涵	陕西科技大学电气与信息工程学院	4	10	2.0	3.0