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为了解决深度学习技术无法满足用户对多张照片移动目标物体识别的需求,提出基于深度学习的多媒体移动物体检测技术.提出基于前馈神经网络的目标定位技术,设计目标定位模型,计算目标边界框的大致位置以及概率;对视频中的目标行为进行预测;利用卷积神经网络融合特征和自然语言搜索特征完成自然目标搜索.
基于深度学习的多媒体移动物体检测技术研究
【摘 要】
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为了解决深度学习技术无法满足用户对多张照片移动目标物体识别的需求,提出基于深度学习的多媒体移动物体检测技术.提出基于前馈神经网络的目标定位技术,设计目标定位模型,计算目标边界框的大致位置以及概率;对视频中的目标行为进行预测;利用卷积神经网络融合特征和自然语言搜索特征完成自然目标搜索.
【机 构】
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宿州学院信息工程学院
【出 处】
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牡丹江师范学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2019年04期
【基金项目】
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安徽省自然科学重点项目(KJ2019A1001),2018教育部产学合作协同育人项目(201802203001),宿州市科技攻关项目(SZ2018GG04),2017年度宿州学院重点科研项目(2017yzd19),宿州学院校级平台项目(2019ykf04),宿州学院横向项目(2019hx011),宿州学院基层教研室示范项目(2018jyssf113)
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