本文提出了一个基于深度学习的目标检测提取视频图像关键帧的方法，重点在于通过深度学习技术减少视频图像中的重复帧，从而提高图像特征点检测与匹配的效率，并且为图像拼接提供了一个有效的组织框架。
文章讨论了传统关键帧提取方法存在的问题，如误差率高、实时性差等。这些问题源于传统算法主要依赖于视频内容的整体变化来选定关键帧，例如，通过计算相邻帧之间的颜色或纹理信息变化程度、聚类分析以及利用光流分析选取运动量最小的帧作为关键帧。这些方法容易导致关键帧选取错误、计算量大及实时性差。
为了解决这些问题，文章提出了一种结合深度学习的目标检测方法，特别使用了卷积神经网络（CNN）模型。卷积神经网络是深度学习中用于计算机视觉领域的关键技术，通过模拟大脑皮层的结构，可以自主学习并应对大规模图像处理数据。CNN具有局部感受野、权值共享和池化函数设计等特性，可以有效地减少图像特征点的维数，降低参数调整的复杂度，并提高网络结构的稳定性，从而产生用于分类的高级语义特征。CNN在目标检测、图像分类等计算机视觉任务中得到了广泛的应用。
文章还介绍了卷积神经网络的基本结构，包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层等。输入层是待处理的图像，计算机可以将其理解为矩阵。卷积层通过与输入层的矩阵卷积运算来提取特征。池化层通常设置在卷积层之后，用来降低特征图像的分辨率，避免过拟合。全连接层位于最后一个池化层和输出层之间，每个神经元都与前一层的所有神经元相连。输出层通常采用Softmax或Average池化函数来将输入向量映射到分类结果，输出预测向量。
在实施方面，本文的方法在关键帧提取过程中重点研究了基于SIFT特征的粗识别和AlexNet卷积神经网络模型的精识别两个阶段。SIFT（尺度不变特征变换）是一种用于提取和描述局部特征的方法，而AlexNet是一个经典的深度卷积神经网络模型。通过这两个阶段的处理，可以更准确地分类提取列车头部、尾部及车身的关键帧。
文章通过模型训练和验证，探讨了卷积神经网络在关键帧提取中的可行性，从而使得基于深度学习的目标检测技术在关键帧提取的应用中成为可能。这对于铁路视频监控系统而言，意味着可以更高效地处理视频流，并对铁路系统的安全性提供更实时有效的保障。
本研究中还介绍了与卷积神经网络有关的其他概念，例如权值共享，这通常意味着网络中的不同层会共享一些权重，降低了网络的复杂度，减少了模型需要学习的参数数量；以及池化函数，它是对卷积层输出的特征图进行降维的操作，既可以减少计算量，也可以防止过拟合。
总体上，这项研究工作通过引入深度学习中的卷积神经网络，为提取视频图像中的关键帧问题提供了一种新的解决方案，展示了其在处理大规模图像数据和自动化特征检测方面的巨大潜力。
