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基于深度卷积神经网络的运动目标行为识别方法研究

会议论文
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的一部分计算机科学研究所,社会信息学与电信工程研究所讲义丛书(LNICST,第348卷)

摘要

为了解决运动目标线的平均识别程度的问题,通过传统的移动目标行为识别方法。因此,提出了一种基于深卷积神经网络的运动识别方法。构建深度卷积神经网络目标模型,并使用模型设计网络的基本单元。返回的单元通过设定单元计算到标准密度图,并且移动目标位置由局部最大方法确定实现移动目标行为识别。实验结果表明,多参数SICN256模型的实验结果略好于其他模型结构。基于深度卷积神经网络的移动目标行为识别方法的平均识别率和识别率高于传统方法,证明其有效性。由于单个目标比多个识别更频繁并且没有目标类似的识别,因此不能排除类似的目标错误检测。

关键字

卷积神经网络 移动的目标 识别 深度

笔记

致谢

河南省科技厅社会发展计划项目(NO.182102310040);平顶山学院青年科研基金项目(no . pxyy - qnjj -2018005)。关键词:岩石力学,岩石力学,岩石力学,数值模拟

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版权信息

©ICST计算机科学研究所,社会信息与电信工程2021

作者和联系

  1. 1.计算机和软件部平顶山大学平顶山中国
  2. 2.天津工业大学工程实践训练中心天津中国

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