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在实际场景中,因香烟目标过于微小且特征不明显,现有的目标检测算法难以区分类烟物与香烟,导致吸烟行为识别效果差。提出一种基于弱监督细粒度结构与EfficientDet网络的吸烟行为识别算法。采用Edge Boxes算法检测图像块的特征边缘,通过非极大值抑制对边缘进行筛选,形成候选区域块。构建包含物体级筛选器和局部级筛选器的细粒度两级注意力模型,其中物体级筛选器使用改进的EfficientDet网络滤除候选区域的背景噪声,以分类前景物体及特征较强的候选区域,并在局部级筛选器中使用通道注意力卷积块对候选区域进行聚类,筛选出得分最高的像素块。通过融合物体级筛选器与局部级筛选器得到的结果,以准确识别吸烟行为。在BUU-Smoke数据集上的实验结果表明,该算法的吸烟行为识别准确率为93.10%,误检率为3.6%,并且具有较优的鲁棒性和泛化能力。 相似文献
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试验研究以市售的酸菜、香肠、酸奶、酱油、泡菜等为材料,用碳酸钙-MRS选择性培养基筛选出乳酸菌。将菌株接种到含胆固醇标准液的MRS液体培养基中,筛选出一株降胆固醇能力较强的乳酸菌。结合革兰氏染色、菌落的形态学、生理生化特征等鉴定其为干酪乳杆菌,命名为Lactobacillus casei L1。进一步采用单因素试验确定不同因素对胆固醇降解率的影响。最后采用正交试验确定:温度36℃、摇床振荡转数170 r/min、培养时间22 h条件下降解胆固醇效果最好,降解率可达43.6%。 相似文献
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