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一种基于卷积注意力网络的黑烟车检测方法【异议或纠错】

档案编号: CQ-097-0305-8981
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06V20/52;G06V10/25;G06V10/82;G06V10/774;G06T7/168;G06N3/0464;G06N3/096;G06T7/62类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明公开了一种基于卷积注意力网络的黑烟车检测方法,包括以下步骤:通过监控视频提取运动目标;提取运动目标的前景目标,并去除其中的非车辆目标;提取运动车辆的候选黑烟区域,并将候选黑烟区域转换为设定规格;利用卷积注意力网络提取候选黑烟区域的单帧图片的静态特征;将静态特征输入全连接层识别黑烟车;在提取候选黑烟区域的静态特征时,特征图分别通过通道注意力模块以及空间注意力模块进行权重分配。本发明采用注意力机制在空间及通道两个维度上增强卷积神经网络的表征能力,关注黑烟区域的主要特征,抑制车辆、道路、阴影等干扰区域的不必要特征,能够有效地降低误判率。
附件下载:  (原始资料备查)

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