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复杂背景图像受背景干扰后不易被识别。针对这一问题,文中提出了基于前景分割机制的卷积神经网络图像分类方法。采用全卷积神经网络对图像前景区域进行自动分割,通过图像中前景区域周围的最小边界框对其进行定位。对于定位的前景区域,构建卷积神经网络对其进行处理以区分不同的类别,从而实现复杂背景图像的分类。将提出方法在公开数据集中提取的单一背景和复杂背景图像数据集上进行对比实验,并使用迁移学习与数据增强等方法优化模型。实验结果表明,所提方法使用前景区域分割相比于仅分类CNN具有更高的准确度,且复杂背景图像上的准确度提升幅度要远大于单一背景图像。该结果说明引入前景区域分割对于复杂背景图像分类模型准确度的提升具有一定帮助,能够显著前景区域特征并减少背景因素的干扰。 相似文献
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复杂背景下运动目标的检测 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种统计获取图像背景的方法,该方法与比特层相结合可完成复杂背景下运动目标的检测.与其它获取图像背景的方法相比较,这种统计获取图像背景的方法可同时完成背景的获得和更新.此运动目标检测方法运算简单,抗噪能力强,无需阈值选取,分割结果无重影.实验验证了本方法的有效性. 相似文献
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介绍环行运动电动小汽车的自动控制,通过PIC单片机在线检测实现对小汽车运行的方向和速度的全程监控,即时显示运行时间和距离。 相似文献