10.15918/j.tbit1001-0645.2021.106
一种基于视觉的库区可疑目标识别算法研究
针对库区巡检图像采集设备对图像目标智能识别需求,进行基于视觉的远距离可疑目标识别算法设计与实现.采用目标检测算法对图像进行目标识别并采集,通过基于卷积神经网络的深度学习模型卷积层对目标图像提取特征,采用基于机器学习传统方法的浅层网络对特征进行可疑目标分类.根据算法设计实验,实验结果表明本算法模型识别效果良好,可有效减少人工识别工作量,能满足实际应用需要要求.
目标识别、神经网络、特征提取、分类器
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TJ012.3(一般性问题)
国家自然科学基金;重庆市自然科学基金
2022-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
424-429
