文档名：基于卷积神经网络的光纤安防入侵动作信息识别
针对现有光纤安防动作识别方法对入侵方式的适应能力的不足,提出一种基于卷积神经网络的入侵动作方法.该网络是针对经典LeNet网络做小型化的改进而成,具体包括共拥有10层结构,其中包含1层输入层,3层卷积层,3层池化层,2层全连接层以及1层输出层;通过采用ReLu激活函数起到提升非线性表达,采用局部响应归一化以防止梯度爆炸和梯度消失,采用dropout措施以缓解过拟合,整个识别系统的精度相比于传统神经网络方法大大提升,对常见的6种入侵动作的识别率高达94％以上.
作者：王苹 王博 黄翔东
作者单位：天津大学管理与经济学部,天津300072中国航天科工集团八五一一研究所,南京210007天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072
母体文献：第十五届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集
会议名称：第十五届全国信号和智能信息处理与应用学术会议
会议时间：2022年4月10日
会议地点：重庆
主办单位：中国高科技产业化研究会
语种：chi
分类号：
关键词：光纤传感器 入侵动作 信息识别 卷积神经网络
在线出版日期：2022年5月27日
基金项目：
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