典型文献
基于轻量级CNN的越障识别方法及其Android端APP实现
文献摘要：
针对越障行为识别问题,提出了一种基于轻量级CNN的检测识别方法.首先,通过OpenPose方法对视频帧图中的人体骨骼关键点进行检测,并在人体骨骼关键点位置提取姿态特征,利用MobileNet方法对提取的姿态特征进行分类识别.然后,采用自建数据集进行实验,实验结果表明:刚开始训练时,训练集和测试集的准确率迅速上升,交叉熵迅速下降;当迭代次数增加到2 250次左右时,准确率和交叉熵的曲线逐渐趋向平稳.最后,对基于Android端越障行为识别系统APP的应用结果进行分析,分析结果表明:MobileNet方法识别越障行为的平均运算时间约为373 ms,准确率约为87.2％,模型尺寸约为37.6 MB,运行时占用内存约为56 MB.以上结果证明了基于轻量级CNN的越障识别方法适合在Android端应用.
文献关键词：
越障识别;图像识别;CNN;MobileNet;OpenPose;Android;APP
中图分类号：
作者姓名：
张秀良;王凯;卜乐;赵炜
作者机构：
金陵科技学院计算机工程学院,江苏 南京 211169
文献出处：
引用格式：
[1]张秀良;王凯;卜乐;赵炜-.基于轻量级CNN的越障识别方法及其Android端APP实现)[J].金陵科技学院学报,2022(04):32-37
A类：
越障识别
B类：
轻量级,Android,检测识别,OpenPose,对视,视频帧,人体骨骼,骨骼关键点,关键点位,姿态特征,MobileNet,分类识别,自建数据集,训练集,测试集,交叉熵,迭代次数,行为识别系统,方法识别,运算时间,ms,模型尺寸,MB,图像识别
AB值：
0.30488
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