周冰
- 作品数：3 被引量：22H指数：1
- 供职机构：浙江工业大学更多>>
- 发文基金：浙江省教育厅科研计划河北省科技计划项目河北省高等学校科学技术研究指导项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进卷积神经网络的周界入侵检测方法被引量：22
- 2017年
- 监控系统已经成为周界入侵防范的重要手段之一,但是目前局限于被动式监视。对此,提出一种通过对监控系统传回的视频图像进行人体目标识别进而实现主动周界入侵检测的方法。针对目前人体目标检测算法场景适用性较差的问题,提出一种基于改进卷积神经网络的行人检测算法,该方法在深层特征的基础上融入浅层特征,利用浅层特征校正深层特征在识别目标过小时的局限性,最后利用Softmax进行分类。实验结果证实,改进后的卷积神经网络对行人的姿态和适用场景都具有较高的鲁棒性,并且在INRIA库上的识别率为98.82%,在NICTA库上的识别率为99.82%,在CVC库上的识别率为94.50%,在Daimler库上的识别率为99.92%。
- 张永良张智勤吴鸿韬董灵平周冰
- 关键词：智能视频分析行人检测卷积神经网络
- 一种基于支持向量机的号码牌识别方法
- 一种基于支持向量机的号码牌识别方法，包括如下步骤：1)获取号码牌图像I<Sub>1</Sub>；2)对图像进行颜色预处理，得到灰度图像I<Sub>4</Sub>；3)对图像I<Sub>4</Sub>进行Canny算子边缘...
- 张永良陈泽坤温从林陆洋周冰
- 文献传递
- 一种基于支持向量机的号码牌识别方法
- 一种基于支持向量机的号码牌识别方法，包括如下步骤：1)获取号码牌图像I<Sub>1</Sub>；2)对图像进行颜色预处理，得到灰度图像I<Sub>4</Sub>；3)对图像I<Sub>4</Sub>进行Canny算子边缘...
- 张永良陈泽坤温从林陆洋周冰
- 文献传递
