基于深度帧差卷积神经网络的运动目标检测方法研究

来源 :电子学报 | 被引量 : 5次 | 上传用户：dumala

【摘要】

：

复杂场景中的运动目标检测是计算机视觉领域的重要问题,其检测准确度仍然是一大挑战.本文提出并设计了一种用于复杂场景中运动目标检测的深度帧差卷积神经网络(Deep Difference Convolutional Neural Network,DFDCNN).DFDCNN由DifferenceNet和AppearanceNet组成,不需要后处理就可以预测分割前景像素.DifferenceNet具有孪生

【作者】

：

欧先锋晏鹏程王汉谱涂兵何伟张国云徐智

【机构】

：

湖南理工学院信息科学与工程学院机器视觉与人工智能研究中心,桂林电子科技大学广西图像图形智能处理重点实验室

【出处】

：

电子学报

【发表日期】

：

2020年12期

【关键词】

：

运动目标检测复杂场景深度帧差卷积神经网络时序信息空间信息多尺度特征图融合 moving object detection complex scenes

【基金项目】

：

湖南省自然科学基金项目(No.2020JJ4340,No.2020JJ4343),国家自然科学基金(No.61662014),湖南省教育厅优秀青年项目(No.19B245),湖南省研究生教育创新工程和专业能力提升工程项目(No.CX20201114),湖南省三维重建与智能应用技术工程研究中心(No.2019-430602-73-03-006049),湖南省应急通信工程技术研究中心(No.2018T

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