论文摘要
在火灾事件监测中,为了减少数据处理量、加快探测速度,需要先分割出疑似烟雾区域。传统的烟雾分割算法大多需要设置阈值进行处理,算法的环境适应能力还需进一步提升。在研究中,使用U-Net结构的深度神经网络进行早期火灾烟雾的自动分割,通过半自动算法人工辅助分割出烟雾区域的图像样本,基于深度神经网络对分割烟雾区域进行学习,得到原始视频帧到分割结果的映射模型,并据此模型进行烟雾区域分割。在测试集上的分割实验结果表明该方法与传统方法相比,不需要设置阈值,自动化程度更高,分割速度极快,在疑似烟雾区域分割任务中性能较好。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 贾阳,喻润洋,樊良辉
关键词: 深度神经网络,模型,疑似烟雾区域分割,烟雾探测
来源: 火灾科学 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 安全科学与灾害防治,建筑科学与工程,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 西安邮电大学计算机学院,西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室
基金: 中兴通讯产学研合作论坛项目(HX2018-07),中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室开放课题(HZ2019-KF12),陕西省普通高校重点学科专项资金建设项目
分类号: TU892;TP391.41;TP183
页码: 113-118
总页数: 6
文件大小: 2195K
下载量: 116
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标签：深度神经网络论文; 模型论文; 疑似烟雾区域分割论文; 烟雾探测论文;