一种基于深度学习的目标检测提取视频图像关键帧的方法

针对传统的关键帧提取方法误差率高、实时性差等问题,提出了一种基于深度学习的目标检测提取视频图像关键帧的方法,分类提取列车头部、尾部及车身所在关键帧。在关键帧提取过程中,重点研究了基于SIFT特征的粗识别和AlexNet卷积神经网络模型的精识别两个阶段,通过模型训练验证基于卷积神经网络的关键帧提取器的可行性。