摘要:針對監控環境下的視頻圖像處理存在漏檢這一問題,分析現有目標檢測算法中普遍使用的深度學習方法Faster R—CNN,在VCC16卷積神經網絡基礎上,對深度卷積神經網絡進行改進,在第一層卷積層中加入空洞卷積核,擴展神經網絡的寬度,使得目標檢測模型具有尺度不變性.在深度學習平臺PyToreh下對Cifar-10數據集進行了實驗,實驗結果顯示,改進的目標檢測算法具有較好的尺度不變性,在監控場景下更具優勢.
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南京師范大學學報·工程技術版雜志, 季刊,本刊重視學術導向,堅持科學性、學術性、先進性、創新性,刊載內容涉及的欄目:計算機科學與技術、動力工程及工程熱物理、電氣工程、環境科學與工程、測繪科學與技術、管理科學與工程、信息與通信工程、城鄉規劃學、控制科學與工程、土木工程、食品科學與工程、農業工程、電子科學與技術等。于2001年經新聞總署批準的正規刊物。