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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(cè)模型

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

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

      資料介紹

      　　在公共場(chǎng)所內(nèi)吸煙，不僅對(duì)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(chǎng)、加油站、化工倉(cāng)庫(kù)等嚴(yán)禁吸煙的場(chǎng)所，設(shè)計(jì)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(cè)模型。該模型使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)攝儫頭所拍攝的視頻流輸λ幀進(jìn)行處理，經(jīng)過(guò)圖像特征提取、特征融合、目標(biāo)分類(lèi)以及目標(biāo)定位等過(guò)程，定位煙頭的位置，進(jìn)而判斷出吸煙行為。常見(jiàn)的目標(biāo)檢測(cè)算法針對(duì)小目標(biāo)物體檢測(cè)效果不甚理想，檢測(cè)速度亦有待提高。通過(guò)設(shè)計(jì)的一系列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，不但減少了模型計(jì)算量，加快了推演速度，滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求，而且提高了小目標(biāo)物體（煙頭）檢測(cè)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(gè)與吸煙行為相關(guān)的數(shù)據(jù)集。對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明了提出的算法在本數(shù)據(jù)集以及一些公開(kāi)數(shù)據(jù)集上有著更妤的檢測(cè)效果。

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