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基于NMS及帧间差分的深度学习目标识别实验仿真

Experimental simulation of deep learning target recognition based on NMS and inter-frame difference method

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目标识别实验是数字图像处理实验的一个创新性实验项目,学生选课率较高.传统的目标识别算法不能识别目标的位置信息,而且识别率较低.在深度学习理论构架下,设计了基于NMS及帧间差分的目标识别实验仿真算法,将帧间差分法融入识别过程,采用帧间差分法提取待识别视频的动态信息作为补充,增强候选框区域分割图像,并通过NMS算法对候选框进行筛选,提高识别率.仿真结果表明,算法识别出目标种类的同时能对目标在图像中的位置进行精确标定,并可以判断目标是否处于运动中,具有较高的识别率.

王辉、于立君、刘朝达、高天禹

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哈尔滨工程大学 自动化学院,黑龙江 哈尔滨 150001

目标识别 创新性实验 深度学习 非极大值抑制

黑龙江省教改项目黑龙江省教改项目哈尔滨工程大学教改项目哈尔滨工程大学研究生教改项目

SJGY20180090SJGY20180089JG2018Y06JG2019Y09

2021

10.3969/j.issn.1672-4305.2021.01.013

实验室科学
南开大学　中国高等教育学会

实验室科学

影响因子：0.805
ISSN：1672-4305
年,卷(期)：2021.24(1)
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