【摘 要】
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针对传统的机器学习算法对大数据量的航运监控视频识别分类的效果不佳,以及现有的三维(3D)卷积的识别准确率较低的问题,基于3D卷积神经网络模型,结合较为流行的视觉几何组(VG
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室（武汉科技大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61373109)~~
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针对传统的机器学习算法对大数据量的航运监控视频识别分类的效果不佳,以及现有的三维(3D)卷积的识别准确率较低的问题,基于3D卷积神经网络模型,结合较为流行的视觉几何组(VGG)网络结构以及GoogleNet的Inception网络结构,提出了一种基于VGG-16的3D卷积网络并引入Inception模块的VIC3D模型对航运货物实时监控视频进行智能识别。首先,将从摄像头获取到的视频数据处理成图片;然后,将等间隔取帧的视频帧序列按照类别进行分类并构建训练集与测试集;最后,在保证运行环境相同并且训练方式相同的
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