文章摘要:针对传统计算机视觉目标检测算法准确率较低的问题，提出了基于全卷积神经网络的计算机视觉目标检测算法.通过采样、量化以及编码将计算机视觉图像转换为数字图像，经图像平滑、图像增强、目标图像截取一系列处理后完成目标图像特征抽取，实现图像预处理；利用全卷积神经网络训练完成计算机视觉图像目标检测.结果表明，采用所提算法检测计算机动态图像及静态图像时，准确率和召回率分数均更接近1，证明算法的检测准确率更高，且检测耗时较少.

文章关键词:全卷积神经网络,支持向量机,背景减法,高斯混合模型,计算机视觉,图像处理,目标识别,图像平滑,

论文作者:蒋燕翔 

作者单位:海南大学信息与通信工程学院 海南外国语职业学院公共教学部 

论文分类号: TP391.41;TP183

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