基于动态神经网络的视频目标检测方法研究

上传人：1*** IP属地：北京上传时间：2023-11-13 格式：DOCX 页数：3 大小：37.28KB 积分：8.4 举报 版权申诉

全文预览已结束

 下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

基于动态神经网络的视频目标检测方法研究基于动态神经网络的视频目标检测方法研究

摘要：随着计算机视觉和深度学习的发展，视频目标检测方法在实际应用中得到了广泛关注。传统的目标检测方法多以单张图片为输入，对于视频中的目标检测存在较大挑战。本文基于动态神经网络的思想，提出了一种新的视频目标检测方法。

1.引言

视频目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其主要目标是在视频序列中准确地定位和识别出目标。传统的目标检测方法在视频场景下面临许多困难，如目标运动模糊、相机抖动、光照变化等。因此，提高视频目标检测的准确率和鲁棒性成为了研究的热点之一。

2.相关工作

2.1传统的目标检测方法

传统的目标检测方法多是基于单张图片的检测算法，如基于特征提取和机器学习方法的方法。这些方法只关注单张图片的目标识别，忽略了视频序列的时序关系。

2.2基于动态神经网络的目标检测方法

动态神经网络（DNN）是一种能够进行时间建模的神经网络模型。与传统的神经网络相比，DNN能够有效地处理序列数据。基于DNN的视频目标检测方法能够充分利用视频序列中的时序信息，提高目标定位和识别的准确性。

3.基于动态神经网络的视频目标检测方法

3.1数据预处理

在视频目标检测中，首先需要对输入视频进行预处理。预处理包括图像采集、视频帧切割和图像质量增强等步骤，以提高图像质量和减少噪声的影响。

3.2特征提取

特征提取是视频目标检测的重要环节。本文采用了卷积神经网络（CNN）作为特征提取器，对视频序列中的每一帧图像进行特征提取。通过多层卷积和池化操作，CNN能够有效地捕捉图像中的抽象特征。

3.3时序建模

在视频目标检测中，时序建模是至关重要的一步。本文采用了长短时记忆网络（LSTM）进行视频序列的时序建模。LSTM是一种具有记忆单元和门控机制的循环神经网络，能够有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。

3.4目标定位与识别

基于时序建模的视频目标检测方法能够准确地定位和识别目标。通过将特征提取器和时序建模器相结合，本文提出的方法在视频序列中准确地定位和识别目标。

4.实验结果与分析

本文在公开数据集上进行了实验验证，结果表明，基于动态神经网络的视频目标检测方法能够在视频序列中准确地定位和识别目标，并且具有较高的鲁棒性。

5.结论与展望

本文基于动态神经网络的视频目标检测方法在提高准确率和鲁棒性方面取得了较好的效果。未来的研究可以进一步优化网络结构和算法，提高检测速度和准确性。此外，可以进一步应用于实际场景中，如智能监控、自动驾驶等领域。

综上所述，本文采用基于动态神经网络的视频目标检测方法，在特征提取、时序建模和目标定位与识别等环节取得了较好的效果。实验结果表明，该方法能够在视频序列中准确地定位和识别目标，并具有较高的鲁棒性。未

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 辅导培训

1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。