首页 期刊 科学技术与工程 基于改进型残差网络烟雾图像识别 【正文】

基于改进型残差网络烟雾图像识别

作者:杨剑; 刘方涛; 张涛; 张启尧; 任宇杰 中北大学软件学院; 太原030051
resnet   卷积神经网络   归一化   金字塔池化  

摘要:当前在深度学习上对烟雾图像和视频识别较少,目前存在的问题是烟雾视频图像第一帧识别率低、覆盖范围小、自适应较差的情况。基于卷积神经网络,改变Res Net(残差网络)结构,实现精确的烟雾区域检测。在实验中经过5000张不同烟雾图像的数据集学习,实验结果准确地识别了烟雾图片,为大范围的火灾烟雾报警提供了一种有效方案。

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