典型文献
一种双流卷积神经网络的黑烟车检测算法
文献摘要：
针对目前人工监测机动车黑烟行为费时费力的问题,文章提出一种双流卷积神经网络的机动车黑烟检测方法.该方法首先使用Vibe背景模型提取运动前景目标,然后对前景图像使用霍夫直线检测,获取候选黑烟区域,减少了路面环境和机动车车身对黑烟检测的影响.双流卷积神经网络分为空间流卷积神经网络和时间流卷积神经网络,空间流提取黑烟图像的空间域特征,时间流通过光流图片获取黑烟图像的动态信息,将2个网络的输出结果融合得到最后分类结果.实验结果表明,该文提出的黑烟检测模型的识别率高达93.7％,为行驶中的机动车黑烟监控提供了一种有效方案.
文献关键词：
黑烟检测;直线检测;空间信息;动态信息;双流卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
吴丙芳;叶兵;汪仕铭
作者机构：
合肥工业大学 电子科学与应用物理学院,安徽 合肥 230601
文献出处：
引用格式：
[1]吴丙芳;叶兵;汪仕铭-.一种双流卷积神经网络的黑烟车检测算法)[J].合肥工业大学学报（自然科学版）,2022(02):198-202
A类：
黑烟检测
B类：
双流卷积神经网络,车检,检测算法,人工监测,机动车,费时费力,Vibe,背景模型,霍夫直线检测,车车,车身,空间域,光流,动态信息,输出结果,检测模型,识别率高,有效方案,空间信息
AB值：
0.209329
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