文献类型：期刊文章

作　　者：王子威[1] 范伊红[1] 赵锦雯[1] 王涛[1]

WANG Zi-wei;FAN Yi-hong;ZHAO Jin-wen;WANG Tao(School of Software,Henan University of Science and Technology,Luoyang 471000,China)

机构地区：[1]河南科技大学软件学院,河南洛阳471000

出　　处：《电脑知识与技术》

基　　金：2019年度大学生研究训练计划(SRTP)项目编号:2019108。

年　　份：2020

卷　　号：16

期　　号：17

起止页码：35-38

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：通过Opencv调用设备摄像头将数据读入,视频流切分成图片流后进入在Tensorflow框架下训练好的FasterR-CNN模型进行目标识别,将识别出的目标进行标记并输出。在教室环境下由于相互遮挡和密集度大的问题严重,原始的训练模型不能很好地识别困难目标,通过收集大量教室监控截图并进行Data Augmentation数据增强来进一步地扩大样本,提高识别准确度;使用LabelImg对数据进行标注生成训练和测试数据集,将VOC2007及新标注样本进行合并得到NEW_VOC2007,在此新数据集上进行训练及测试生成新模型。实验证明,新模型能够更好地适应教室环境的识别,准确度更高。

关 键 词：Tensorflow  OPENCV 卷积神经网络 Faster R-CNN  目标识别 LabelImg  

分 类 号：TP391]