【摘 要】
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视觉检测与行为识别技术是计算机视觉领域的重要研究内容。近年来,基于深度学习的视觉检测与行为识别技术在交通运输、工业和商业等领域应用广泛。为此本文分析了几种常用的目标检测与行为识别算法,深入研究基于深度学习的Mask RCNN目标检测算法和C3D行为识别算法,对其不足之处进行优化并提出相应改进算法,具体工作如下:（1）首先对目标检测和行为识别技术进行介绍,介绍了基于深度学习的目标检测原理;然后介绍深
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视觉检测与行为识别技术是计算机视觉领域的重要研究内容。近年来,基于深度学习的视觉检测与行为识别技术在交通运输、工业和商业等领域应用广泛。为此本文分析了几种常用的目标检测与行为识别算法,深入研究基于深度学习的Mask RCNN目标检测算法和C3D行为识别算法,对其不足之处进行优化并提出相应改进算法,具体工作如下:（1）首先对目标检测和行为识别技术进行介绍,介绍了基于深度学习的目标检测原理;然后介绍深度学习基本理论的卷积神经网络、全卷积网络、梯度下降法等和目标检测数据集;接着对基于深度学习的行为识别检测原理进行探讨,分析了传统行为识别算法和基于卷积神经网络的行为识别算法,以及基于区域建议目标网络的Faster RCNN和Mask RCNN算法;最后在卷积神经网络行为识别算法中介绍了双流卷积神经网络、3D卷积神经网络以及深度学习框架。（2）针对Mask RCNN算法在车辆擦伤检测中的不足,本文提出一种基于Mask RCNN改进算法的车辆擦伤区域检测算法,利用卷积神经网络对车辆擦伤区域进行检测。根据检测目标特征属性制作训练数据集;通过区域建议网络生成目标候选区域,使用残差特征金字塔网络提取特征图,并调整区域建议网络的锚框比例和阈值;利用Soft-NMS代替非极大值抑制算法;采用ROI Align技术对ROI分类、边界框回归和掩码生成;训练卷积网络并获得最终优化检测模型。（3）作为行为识别技术研究的组成部分,C3D算法在学习时空特征时易丢失重要特征,为此本文设计了基于双流的3D卷积神经网络结构,采用3D卷积学习时空特征并处理时间和空间流。在空间流上,使用3D卷积神经网络提取视频内容和表征信息。在时间流上,引入TVNet光流算法,通过TVNet算法提取视频光流数据,进而提取视频的运动和时间特性。然后采用特征融合方法将特征向量加以融合并输入线性SVM,获得预测结果。实验结果表明本文提出的网络架构在空间和时间域上提升了行为识别率。
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