【摘 要】
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传统识别方法难以观察到运动状态下目标的细微特征,导致识别目标的精准度和时效性较低,故利用卷积神经网络构建深度学习模型,通过对其中的输入层、卷积层和池化层进行分析,提
【机 构】
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安徽信息工程学院计算机与软件工程学院
【基金项目】
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安徽省教育厅高校自然科学重点研究项目(KJ2019A1295),安徽省教育厅高校自然科学重点研究项目(KJ2019A1292)
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传统识别方法难以观察到运动状态下目标的细微特征,导致识别目标的精准度和时效性较低,故利用卷积神经网络构建深度学习模型,通过对其中的输入层、卷积层和池化层进行分析,提取运动目标的特征值。采用AlexNet网络提取目标时空特征,对彩色图像数据作灰度化处理,经过不同帧采样获取时间维度上的时空块输入数据,由此完成数据预处理。继而通过稠密轨迹提取目标运动行为轨迹,在背景差分与帧差分结合的基础上判断运动目标行为是否异常。由实验对比结果可知:该方法的最高识别精准度可达到97.6%,最大识别耗时也仅为2.1 s,明显优于
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