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本文提出了基于深度学习的外物入侵检测方法。首先,利用单目摄像头收集录像视频,其次,人工把视频转换成一帧一帧的图像,分为无外物入侵和有外物入侵两种,并标注。最后,将数据集放入构建的卷积神经网络模型中训练学习。在数据集充足的情况下,通过大量实验表明:基于卷积神经网络的外物入侵检测方法的准确率能够达到99%,相对于原始的帧差法和光流法。有了很大的提升。