监控画面识别与异常检测
Journal: Advances in Computer and Autonomous Intelligence Research DOI: 10.12238/acair.v2i2.7351
Abstract
由于信号干扰、设备老化等原因,探测到的图像中会有各类噪声掺杂其中。若不能有效地对该图像进行去噪,会降低后续识别的精度。针对此问题,本文提出了一种改进MobileNetV2网络结构,该结构使用ECA模块对原始block模块进行重构,使用重构后的block模块构建的MobileNetV2能够使网络具有更强的特征学习能力,进而能够有效地监测出多种噪声类型,相较于MobileNetV2,监测精度提高了1.82%。此外,在自建的异常图像数据集中,使用Grad-CAM算法对不同的改进网络进行了可视化研究,研究发现随着网络层次的加深,网络能够学习到更加高级的特征表示能力。
Keywords
异常图像识别；MobileNetV2；ECA
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