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利用轻量化深度学习模型和加速度信号的枪击识别方法

郑浩鑫 陈志聪 吴丽君 林培杰 程树英

福州大学学报(自然科学版)2023,Vol.51Issue(4):475-481,7.
福州大学学报(自然科学版)2023,Vol.51Issue(4):475-481,7.DOI:10.7631/issn.1000-2243.22324

利用轻量化深度学习模型和加速度信号的枪击识别方法

Gunshot detection based on lightweight deep learning model and acceleration signal

郑浩鑫 1陈志聪 1吴丽君 1林培杰 1程树英1

作者信息

  • 1. 福州大学物理与信息工程学院,微纳器件与太阳能电池研究所,福建 福州 350108
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摘要

关键词

枪击识别/加速度/高精度/轻量化/时间序列模型

Key words

gunshot recognition/acceleration/high accuracy/light-weighting/EfficientNettime model

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

郑浩鑫,陈志聪,吴丽君,林培杰,程树英..利用轻量化深度学习模型和加速度信号的枪击识别方法[J].福州大学学报(自然科学版),2023,51(4):475-481,7.

基金项目

国家自然科学基金面上资助项目(62271151) (62271151)

福建省自然科学基金面上资助项目(2021J01580) (2021J01580)

福州大学学报(自然科学版)

OA北大核心CSTPCD

1000-2243

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