基于图像识别的河流周界入侵检测算法研究撤回

作者：李伟业; 欧阳鑫

来源：数据通信, 2021, (04): 26-29.

• 图像识别
• 目标检测
• Faster R-CNN

基于图像识别的河流周界入侵检测算法相比于雷达检测,具有成本低、误报率低的优点。针对河流监控视频中存在算法识别精度不高、分类不明确、不同分辨率目标的问题,提出一种基于Faster R-CNN网络模型的河流周界入侵检测算法,并对该模型做适应性改进以满足河流检测的现实需要。使用全局平均池化层替代全连接层,通过增加锚点个数来提高对目标区域建议的精确度。实验结果表明,本算法具有一定的精确性,可以满足河流周界入侵检测的实时性和准确性要求。

• 单位
  自动化学院; 昆明理工大学