【摘 要】
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在人口密集场所中,安检是保证公共安全的重要手段。针对人工安检在遇到客流高峰或突发情况时,安检的效率和准确率易受到影响且存在安全隐患的问题,基于YOLO算法,提出了一种改
【基金项目】
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国家重点研发计划“公共安全风险防控与应急技术装备”重点专项
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在人口密集场所中,安检是保证公共安全的重要手段。针对人工安检在遇到客流高峰或突发情况时,安检的效率和准确率易受到影响且存在安全隐患的问题,基于YOLO算法,提出了一种改进的Dense-YOLO目标检测算法。通过借鉴稠密网络中特征融合方式改进网络结构;采用改进的K-means算法对自制异常图像数据集进行目标框维度聚类;将卷积层中的卷积和批量归一化进行整合,提升计算效率;采用多尺度训练方式,增强模型对不同尺寸的鲁棒性。实验结果表明,利用改进后的Dense-YOLO算法提升了对小目标的检测,针对安检中可疑物进行
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