【摘 要】
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针对当前基于视频图像的场面监视目标检测方法存在定位误差较大,识别准确率低等问题,建立一种结合目标运动信息的机场场面运动目标检测方法:利用倾向流法提取出运动目标在图
【机 构】
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四川大学空天科学与工程学院,四川大学国家空管自动化系统技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61403065);中央高校基本科研业务费专项资金项目(YJ201450);四川省应用基础研究项目(2015JY0084)资助
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针对当前基于视频图像的场面监视目标检测方法存在定位误差较大,识别准确率低等问题,建立一种结合目标运动信息的机场场面运动目标检测方法:利用倾向流法提取出运动目标在图像中的候选区域,对候选区域执行点池化操作以确定区域建议的边界,采用Inception结构构建一个浅层卷积神经网络,并使用该网络对区域建议中的航空器、车辆和人员进行识别。结合国内机场的监视视频,构建了一个包含4 938张图片的机场目标数据集,用于算法的训练和测试。结果表明,运动目标提取的准确率达到94%以上,运动目标识别的Top-1准确率达到了97
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