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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>基于深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)現(xiàn)警告吸煙檢測模型

      基于深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)現(xiàn)警告吸煙檢測模型

      2021-04-01 | rar | 4.81 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　在公共場所內(nèi)吸煙，不僅對自身、他人身體健康造成潛在的危害，還存在造成火災(zāi)等現(xiàn)象的隱患。因此，出于健康和安全方面的考慮，為機(jī)場、加油站、化工倉庫等嚴(yán)禁吸煙的場所，設(shè)計了一種基于深度學(xué)習(xí)的能快速發(fā)現(xiàn)和警告吸煙行為的檢測模型。該模型使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對攝儫頭所拍攝的視頻流輸λ幀進(jìn)行處理，經(jīng)過圖像特征提取、特征融合、目標(biāo)分類以及目標(biāo)定位等過程，定位煙頭的位置，進(jìn)而判斷出吸煙行為。常見的目標(biāo)檢測算法針對小目標(biāo)物體檢測效果不甚理想，檢測速度亦有待提高。通過設(shè)計的一系列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，不但減少了模型計算量，加快了推演速度，滿足實時性要求，而且提高了小目標(biāo)物體（煙頭）檢測準(zhǔn)確率。此外，運(yùn)用了一些模型訓(xùn)練的技巧，提升了模型的魯棒性。由于缺乏現(xiàn)有數(shù)據(jù)集，自制了一個與吸煙行為相關(guān)的數(shù)據(jù)集。對比實驗證明了提出的算法在本數(shù)據(jù)集以及一些公開數(shù)據(jù)集上有著更妤的檢測效果。

      算法 模型 深度學(xué)習(xí)
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