论文部分内容阅读
为了实时监控机房服务器的工作状态,提出了一种智能机房监控方案,其通过基于卷积网络的图像识别完成服务器以及指示灯状态的识别与监控.针对目标识别中样本类别失衡会导致训练模型不收敛的问题,设计了一种自动调控样本类别失衡的损失函数及参数更新算法,用于平衡难易样本的训练,在VOC2007数据集上的测试精度为78.3%,好于YOLOv2等先进算法.为了减少训练数据采集所需要的成本,提出了一种基于多尺度化随机边缘信息融合算法的图像合成方法,使合成图片更加注重边缘信息,在Cityscapes数据集测试的像素精度为7