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面向視頻火災火焰識別的輕量化卷積神經網絡模型

吳彩朋  王興鵬  
【摘要】:深度學習在基于視頻的火災火焰識別技術中得到了廣泛應用。為解決當前常用的卷積神經網絡模型由于層數和訓練參數過多,導致存儲和速度問題突出,很大程度上限制了其在一些硬件平臺上使用的問題,本文基于輕量級卷積神經網絡模型SqueezeNet,通過適當修改模型結構,構建了一種適用于火災火焰識別的新網絡模型。本文將獲取的各類火災火焰圖像數據,采用數據增強方法來增加數據量,制作火災火焰圖像數據集,形成學習樣本,并使用運動探測算法提取圖像的火焰區域進行模型訓練和識別前預處理。試驗結果表明,該模型所需存儲空間僅為0.28 MB,為VGG16的1/200;火災火焰識別預測準確率達98%,比SqueezeNet提高了近4個百分點,且具有良好的抗干擾能力,有效緩解了當前卷積神經網絡中存在的存儲和速度問題。

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