基于Xception的座位状态检测模型

论文摘要

提出一种基于深度可分离卷积Xception的轻量级座位状态检测模型.该模型运用实例分割框架FCIS进行图像预处理,以减少无效信息.模型由输入层、9个卷积层、3个池化层、2层全连接层和输出层组成,将由深度可分离卷积提取得到的初级特征、中级特征和高级特征进行融合后,输入至全连接层进行全局特征整合.在相关数据集上使用该模型和常用模型进行实验,结果表明,该模型的识别精度为91%,高于Xception模型的89%、ResNet-50模型的85%以及基于人脸识别座位状态检测的82%.

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘晨怡,姜丽芬,王亭,钟长鸿,梁妍

关键词: 深度可分离卷积,座位状态检测

来源: 天津师范大学学报(自然科学版) 2019年06期

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 天津师范大学计算机与信息工程学院

基金: 国家自然科学基金资助项目（61702370）,天津市自然科学基金资助项目（18JCYBJC85900,18JCQNJC70200）,天津师范大学131三层次人选资助项目（043,135305QS20）,天津师范大学博士基金资助项目（043,135202XB1615,043,135202XB1705）,天津市科技计划资助项目（17ZLZXZF00530）,国家级大学生创新创业训练计划资助项目（201810065021）

分类号: TP391.41;TP183;TP212

DOI: 10.19638/j.issn1671-1114.20190610

页码: 62-66

总页数: 5

文件大小: 281K

下载量: 188

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标签：深度可分离卷积论文;  座位状态检测论文;