基于轻量型卷积神经网络的视频移动目标检测研究

为解决传统目标检测方法存在准确率低、耗时长的问题,本文提出了一种基于轻量型卷积神经网络的视频移动目标检测方法。首先,对视频移动目标图像进行形态学滤波预处理,以滤除背景及外界杂波的干扰;其次,设计了LYOLO网络模型,输入预处理后的视频移动目标图像,采用MobileNet-V2主干特征提取网络;再次,通过深度可分离卷积块提取图像特征,并改进设计LYOLO网络损失函数;最后,通过损失函数计算实现视频移动目标检测。实验结果表明,本文设计方法具有良好的视频移动目标检测性能,整体检测准确率高于90%,且检测耗时平均值仅为5.3 s,远短于传统方法。