| 融合交叉熵损失的3DCNN探水作业动作识别 |
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| 引用本文： | 刘春霞,高强,潘理虎,龚大立.融合交叉熵损失的3DCNN探水作业动作识别[J].计算机工程与设计,2022,43(4):1160-1165. |
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| 作者姓名： | 刘春霞 高强 潘理虎 龚大立 |
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| 作者单位： | 太原科技大学 计算机科学与技术学院,山西 太原 030024,精英数智科技股份有限公司,山西 太原 030006 |
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| 基金项目： | 山西省应用基础研究计划基金项目(201901D111252)； |
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| 摘 要： | 为解决矿井探水作业中人工验收效率低、耗时长等问题,提出一种融合交叉熵损失函数的3DCNN探水作业动作识别模型。使用Re LU非线性化函数和Soft Max交叉熵损失函数,将隐含的特征数据判断分类别后再进行学习,得到较为丰富的批次网络信息图;将批量归一化操作引入到网络结构中,弥补网络模型收敛速率慢的不足,提高模型的泛化能力和鲁棒性,达到有效提高验收效率的目的。经过与其它网络模型对比,实验结果表明,该方法有效解决了人工验收低效率的问题,提高了动作识别的准确率。
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| 关 键 词： | 煤矿水害防治 探水作业 图像处理 行为分类 深度学习 三维卷积神经网络 |
Action recognition for water exploration based on 3DCNN combined with cross-entropy error |
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| LIU Chun-xia,GAO Qiang,PAN Li-hu,GONG Da-li.Action recognition for water exploration based on 3DCNN combined with cross-entropy error[J].Computer Engineering and Design,2022,43(4):1160-1165. |
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| Authors: | LIU Chun-xia GAO Qiang PAN Li-hu GONG Da-li |
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