基于深度學習的視頻火焰識別方法
所屬分類：技術論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>981 K
標簽： 火焰識別 計算機視覺 深度學習
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文檔介紹：針對傳統(tǒng)視頻火災檢測方法依靠人工經(jīng)驗提取火焰特征，誤報率高、魯棒性差的特點，提出一種基于深度學習的視頻火焰識別方法。該方法充分利用火焰的運動特征和顏色信息，先使用改進的五幀差法和自適應混合高斯建模法進行運動目標提??；再采用RGB-HSV混合顏色空間模型篩選出圖像中可能的火焰像素區(qū)域；最后將以上兩個步驟結合起來進行疑似火焰區(qū)域提取，并將疑似火焰區(qū)域圖像傳入預訓練的AlexNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行火與非火的精確識別。通過對多種場景下火焰視頻的測試結果表明，提出的方法具有較高的召回率、準確率和較低的誤報率。
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