基于Faster R-CNN的吸烟快速检测算法

摘要：

针对经典卷积神经网络吸烟检测算法存在速度慢、误检率和硬件占有率高等问题,提出一种基于更快速区域卷积网络(faster region with convolution neural networks,Faster R-CNN)的吸烟快速检测算法.检测人脸并将检测到的人脸图像作为烟支检测区域,以缩小目标检测区域,并过滤掉与烟支相似的目标.使用图像分割方法对人脸区域进行烟支初检,初步判断有无烟支存在.利用Faster R-CNN算法对初步判断可能存在烟支的图像进行烟支目标检测并判断是否存在吸烟行为.实验结果表明,与经典的Faster R-CNN吸烟检测算法相比,提出算法的误检率、检测时间和CPU占用率有了明显降低.

关键词：目标检测、更快速区域卷积算法、人脸检测、图像分割

所属期刊栏目：25

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省重点研发计划项目2019GY-061

在线出版日期：2020-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：85-91