【摘 要】
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为了在复杂环境下对视频目标生猪进行精确、快速检测,提出一种基于改进卷积神经网络(CNN)的多目标生猪检测算法。利用生猪图像的二值化规范梯度(BING)训练两级线性SVM,以生成
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2013AA102306)
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为了在复杂环境下对视频目标生猪进行精确、快速检测,提出一种基于改进卷积神经网络(CNN)的多目标生猪检测算法。利用生猪图像的二值化规范梯度(BING)训练两级线性SVM,以生成高质量的候选区域,利用改进的CNN模型对候选区域进行分类识别,最后利用非极大值抑制算法剔除冗余窗口,减少训练样本和训练参数的数量。对CNN网络结构和参数进行优化实验,分析网络训练效率和目标检测效果。实验结果表明,与传统CNN模型相比,本文算法训练时间更短,且具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性,对生猪图像前景和背景的分类正确率为96%,
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