[发明专利]基于差分卷积神经网络的运动目标检测方法在审
| 申请号： | 202110231253.X | 申请日： | 2021-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN112926466A | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 李阳;朱爱玺 | 申请（专利权）人： | 江苏信息职业技术学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 无锡万里知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32263 | 代理人： | 王传林 |
| 地址： | 214000*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于差分卷积神经网络的运动目标检测方法，通过构建卷积神经网络对运动目标进行检测，其优点是将视频的当前帧与对应的背景帧进行差分，得到差分图像，将差分图像作为模型的输入，模型的输入不包含场景信息，如背景。该卷积神经网络只是学习场景的变化，其中没有关于场景的具体信息，因此该卷积神经网络具有较强的泛化能力，只需要训练一次，就可以检测出同一类型的视频，大大扩展卷积神经网络模型的使用范围，具有良好的应用前景。经测试，现有的基于深度学习的运动目标检测模型在测试与训练视频无关的视频时，F‑measure值为0.2‑0.3，而本发明在测试与训练视频无关的视频时，F‑measure值为0.73。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 运动 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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