基于递归神经网络的视频多目标检测技术

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 6次 | 上传用户：DrunkenLion

【摘要】

：

针对现有基于大数据和深度学习的目标检测框架难以实现在低功耗移动和嵌入式设备上实时进行视频目标检测的问题,改进了基于深度学习的目标检测框架SSD,提出一种改进的多目标检测框架LSTM-SSD,将其专用于交通场景视频多目标检测。将单图像检测框架与递归神经网络-LSTM网络相结合,形成交织循环卷积结构,通过采用一种Bottleneck-LSTM层提炼传播帧间的特征映射实现了网络帧级信息的时序关联,极大降

【作者】

：

华夏王新晴马昭烨王东邵发明

【机构】

：

陆军工程大学,南部战区陆军第二工程科研设计所

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

：

2020年02期

【关键词】

：

机器视觉深度学习递归神经网络卡尔曼滤波视频多目标检测卷积神经网络 machine visiondeep learningrecurrent neura

【基金项目】

：

国家重点研发计划资助项目,国家自然科学基金资助项目,江苏省自然科学基金资助项目,中国博士后科学基金第62批面上资助项目.

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