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基于特征选取的监控运动目标识别模型研究

         

摘要

根据深度学习网络模型,在YOLOv3框架基础上引进金字塔结构,构建基于金字塔特征选取的YOLOv3目标识别模型。利用深度残差网络提高精度,解决单纯模型加深过程中的退化问题,利用多尺度融合卷积机制实现大范围内小物体的全面检测,规避漏检情况。模型建立完成后进行综合实验,结果证明提出的目标识别模型与传统识别方法相比,在精度和准确性上都有明显提升,对于监控视频中运动目标的识别具有良好效果。

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