基于全卷积神经网络的计算机视觉目标检测算法

摘要：

针对传统计算机视觉目标检测算法准确率较低的问题,提出基于全卷积神经网络的计算机视觉目标检测算法.通过采样、量化以及编码将计算机视觉图像转换为数字图像,经图像平滑、图像增强、目标图像截取一系列处理后完成目标图像特征抽取,实现图像预处理;利用全卷积神经网络训练完成计算机视觉图像目标检测.结果表明,采用所提算法检测计算机动态图像及静态图像时,准确率和召回率分数均更接近1,证明算法的检测准确率更高,且检测耗时较少.

关键词：全卷积神经网络;支持向量机;背景减法;高斯混合模型;计算机视觉;图像处理;目标识别;图像平滑

所属期刊栏目：43

分类号：TP185(自动化基础理论)

资助基金：海南省教学改革项目HNJG2020-146

在线出版日期：2021-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：557-562