【摘 要】
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目标检测与跟踪是计算机视觉领域中重要的一部分。近年来,互联网、大数据、云计算的发展,为计算机视觉提供了海量数据。此外算法的创新和计算能力的重大突破使图像处理方面有
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目标检测与跟踪是计算机视觉领域中重要的一部分。近年来,互联网、大数据、云计算的发展,为计算机视觉提供了海量数据。此外算法的创新和计算能力的重大突破使图像处理方面有了显著的进步,这为人工智能的发展提供了坚实的基础。本文将车载视频作为研究对象,通过卷积神经网络算法对视频中的目标进行检测,设计了一款专门用于交通监控的系统平台。本文完成的工作主要如下:1.目标识别算法研究分析。通过神经网络和深度学习等对于目标进行分类识别的算法,利用基于逻辑回归的神经网络对图像区分人脸和非人脸的二元分类的算法;利用卷积神经网络对狗、鸟、行人、汽车和昆虫等多目标进行识别的算法。并通过实验对相关算法研究进行了分析优化。2.目标定位算法研究分析。介绍了滑动窗口和选择性搜索等传统目标定位算法;为了减小计算冗余,增加鲁棒性,阐述了在卷积神经网络中使用滑动窗口的目标定位算法;并对现有的深度学习网络模型的优缺点进行概述。3.目标检测系统的实现。针对车载视频进行处理,通过收集数据集和离线训练卷积神经网络模型,在MyEclipse中搭建软件平台,采用深度学习算法进行目标检测及跟踪,并设计出了 一套满足实际需求的智能交通监控系统。
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