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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明公开了一种基于SDVGNet网络的吸烟行为检测方法，涉及行为检测技术领域。本发明包括以下步骤：Step1：构建包含香烟的图像数据集，收集各种场景中包含香烟的图像，利用LabelImg注释软件将收集得到的香烟的图像制作成PASCALVOC格式的数据集；Step2：数据预处理和数据集划分，对包含香烟的图像数据进行标注，打上吸烟和未吸烟的标签，然后将标注数据划分为训练集、验证集和测试集。本发明可以捕获包含香烟的特征图局部跨通道信息交互。相比于传统网络本发明引入MRA注意力机制，既能处理局部特征，又能捕捉全局上下文，从而提高了网络的整体性能和泛化能力。
主权项：1.一种基于SDVGNet网络的吸烟行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：Step1：构建包含香烟的图像数据集，收集各种场景中包含香烟的图像，利用LabelImg注释软件将收集得到的香烟的图像制作成PASCALVOC格式的数据集；Step2：数据预处理和数据集划分，对包含香烟的图像数据进行标注，打上吸烟和未吸烟的标签，然后将标注数据划分为训练集、验证集和测试集；Step3：设计SDVGNet网络，在SDVGNet网络中，对输入的包含香烟的图片，首先运用卷积操作和基于注意力机制的特征提取操作，进行特征提取得到包含香烟的特征图，然后运用上采样和空间通道细化融合操作进行多尺度特征融合和上下文增强操作对包含香烟的特征图进行多尺度特征融合，并把这些特征传递给输出层进行最后的回归预测。Step4：网络的训练与验证，在Step3设计的SDVGNet网络基础上训练并更新各层的参数，先初始化所有神经网络参数，使用交叉熵损失函数来度量模型预测结果与真实标签之间的差异；然后将Step2得到的测试集输入到SDVGNet网络中，通过SDVGNet网络对测试集中图片吸烟行为识别的准确率来评估SDVGNet网络在吸烟行为检测任务中的性能；最后根据验证结果，调整网络的超参数和结构；Step5：应用于吸烟行为检测任务，将训练好的SDVGNet网络应用到吸烟行为检测任务中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种基于SDVGNet网络的吸烟行为检测方法
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