首页 期刊 计量学报 改进的混合高斯与YOLOv2融合烟雾检测算法 【正文】

改进的混合高斯与YOLOv2融合烟雾检测算法

作者:程淑红; 马继勇; 张仕军; 张典范 燕山大学电气工程学院; 河北秦皇岛066004; 燕山大学科技园; 河北秦皇岛066004
计量学   烟雾检测   火灾烟雾   混合高斯算法   yolov2  

摘要:提出一种融合了改进的混合高斯和YOLOv2的烟雾检测算法。首先,针对烟雾的早期特征对混合高斯算法进行改进,有效框定动态目标感兴趣区域,提取出烟雾前景;在此基础上将烟雾检测转换为回归问题,利用端对端目标检测算法YOLOv2训练烟雾数据集,进行二次检测和筛选,最终框定出烟雾发生区域的具体位置和范围,满足对不同场景火灾烟雾的有效检测。实验结果表明,融合算法改善了烟雾区域的检测效果,提高准确性并有效降低烟雾误检率。

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