摘要：目的检测烟雾可以预警火灾。视频监控烟雾比传统的单点探测器监控范围更广、反应更灵敏,对环境和安装的要求也更低。但是目前的烟雾检测算法,无论是利用烟雾的色彩、纹理等静态特征和飘动、形状变化或者频域变化等动态特征的传统方法,还是采用卷积神经网络、循环神经网络等深度学习的方法,准确率和敏感性都不高。方法本文着眼于烟雾的升腾特性,根据烟雾运动轨迹的右倾直线特性、连续流线型特性、低频特性、烟源固定特性和比例特性,采用切片的方式用卷积神经网络(CNN)抽取时间压缩轨迹的动态特征,用循环神经网络(RNN)抽取长程的时间关联关系,采用分块的方式提高空间分辨能力,能准确、迅速地识别烟雾轨迹并发出火灾预警。结果对比CNN、C3D(3d convolutional networks)、traj+SVM(trajectory by support vector machine)、traj+RNNs(trajectory by recurrent neural network)和本文方法traj+CNN+RNNs(trajectory by convolutional neural networks and recurrent neural network)以验证效果。CNN和C3D先卷积抽取特征,后分类。traj+SVM采用SVM辨识视频时间压缩图像中的烟雾轨迹,traj+RNNs采用RNNs分辨烟雾轨迹,traj+CNN+RNNs结合CNN和RNNs识别轨迹。实验表明,与traj+SVM相比,traj+CNN+RNNs准确率提高了35.2%,真负率提高15.6%o但是深度学习的方法往往计算消耗很大,traj+CNN+RNNs占用内存2.31 GB,网络权重261 MB,前向分析时帧率49帧/s,而traj+SVM帧率为178帧/s。但与CNN、C3D相比,本文方法较轻较快。为了进一步验证方法的有效性,采用一般方法难以识别的数据进一步测试对比这5个方法。实验结果表明,基于轨迹的方法仍然取得较好的效果,traj+CNN+RNNs的准确率、真正率、真负率和帧率还能达到0.853、0.847、0.872和52帧/s,但是CNN.C3D的准确率下降到0.585、0.716。结论从视频的时间压缩轨迹可以辨认出烟雾的轨迹,即便是早期的弱小烟雾也

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