[发明专利]一种基于改进残差神经网络的人员落水检测识别方法在审
申请号: | 202011035521.2 | 申请日: | 2020-09-27 |
公开(公告)号: | CN112232144A | 公开(公告)日: | 2021-01-15 |
发明(设计)人: | 姜喆;王天星;段一琛;杨舸 | 申请(专利权)人: | 西北工业大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人: | 金凤 |
地址: | 710072 *** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于改进残差神经网络的人员落水检测识别方法。该方法在ResNet34残差神经网络的基础上,在每个残差块中加入SE模块,实现了一种改进的残差神经网络;然后将收集到的人员落水和非人员落水音频数据处理成的一个二分类特征图数据集对改进的残差卷积神经网络进行训练,得到一个检测识别精度较高的残差神经网络模型。最终将实时收集到的音频数据,转换成时频特征图输入到训练完成的残差神经网络模型,即可得到实时的识别结果。本发明提供的残差神经网络模型把落水检测过程和识别过程一体化,用单个的神经网络替代多数处理流程,同时能够获得更高准确率。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 改进 神经网络 人员 落水 检测 识别 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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