Resumen

Centrándose en las deficiencias de los métodos tradicionales de detección de objetivos en movimiento en escenas complejas como la baja precisión de detección y la alta complejidad, y sin considerar la información de la estructura general de la imagen del fotograma del video, este documento propone una detección de objetivos en movimiento basada en redes de sensores. En primer lugar, se diseña un nodo de red de sensores inalámbricos de detección de movimiento de bajo consumo para obtener información de detección de movimiento en tiempo real. En segundo lugar, el fondo de la escena de video se extrae rápidamente mediante el método de promediado en el dominio del tiempo, y la secuencia de video y la imagen de fondo se fusionan en un canal para construir un modelo de red convolucional completa profunda. Finalmente, el modelo de red se utiliza para aprender las características profundas de la escena de video y generar los resultados de clasificación a nivel de píxel para lograr la detección de objetivos en movimiento. Este método no solo puede adaptarse a escenas de video comple

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Deficiencias; Detección de objetivos en movimiento; Red de sensores; Nodo de sensor inalámbrico; Red convolucional completa profunda; Clasificación a nivel de píxeles
• Keywords:Shortcomings; Moving target detection; Sensor network; Wireless sensor node; Deep full convolutional network; Pixel-level classification