【摘 要】
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提出一种基于深度可分离卷积Xception的轻量级座位状态检测模型.该模型运用实例分割框架FCIS进行图像预处理,以减少无效信息.模型由输入层、9个卷积层、3个池化层、2层全连接
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61702370）;天津市自然科学基金资助项目（18JCYBJC85900,18JCQNJC70200）;天津师范大学131三层次人选资助项目（043/135305QS20）;天津师范大学博士基金资助项目（043/135202XB1615,043/135202XB1705）;天津市科技计划资助项目（17ZLZXZF00530）;国家级大学生创新创业训练计划资助项目（2
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提出一种基于深度可分离卷积Xception的轻量级座位状态检测模型.该模型运用实例分割框架FCIS进行图像预处理,以减少无效信息.模型由输入层、9个卷积层、3个池化层、2层全连接层和输出层组成,将由深度可分离卷积提取得到的初级特征、中级特征和高级特征进行融合后,输入至全连接层进行全局特征整合.在相关数据集上使用该模型和常用模型进行实验,结果表明,该模型的识别精度为91%,高于Xception模型的89%、ResNet-50模型的85%以及基于人脸识别座位状态检测的82%.
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