基于深度学习的目标检测算法原理，基于无标记数据的萤火虫四阶段目标检测算法研究

基于深度学习的目标检测算法原理，基于无标记数据的萤火虫四阶段目标检测算法研究关注我的你，是最香哒！摘 要:提出了一种萤火虫目标检测方法。 通过对视频图像感兴趣区域处理和连通区域分析 得到目标的边界框。 利用视频的时序信息将误检光斑剔除 实现无数据标记的目标检测。 实验表明该算法在复杂场景下目标检测精度达到 55. 149% 可较好地用于萤火虫目标检测及生态环境指标评价。关键词:萤火虫;目标检测;复杂场景（来源： 自动化与仪器仪表 2022年第3期）

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[1]冷明俊 唐灿 曹晓莉 杨紫娟 冉静.基于无标记数据的萤火虫四阶段目标检测算法研究[J].自动化与仪器仪表 2022 No.269(03):22-25 35.DOI:10.14016/j.cnki.1001-9227.2022.03.022.

作者：冷明俊 唐灿 曹晓莉 杨紫娟 冉静

( 重庆工商大学人工智能学院)

摘 要:提出了一种萤火虫目标检测方法。 通过对视频图像感兴趣区域处理和连通区域分析 得到目标的边界框。 利用视频的时序信息将误检光斑剔除 实现无数据标记的目标检测。 实验表明该算法在复杂场景下目标检测精度达到 55. 149% 可较好地用于萤火虫目标检测及生态环境指标评价。

关键词:萤火虫;目标检测;复杂场景

（来源： 自动化与仪器仪表 2022年第3期）

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