[发明专利]基于卷积神经网络的烟雾图像检测方法及装置在审
| 申请号： | 201910334104.9 | 申请日： | 2019-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN110222559A | 公开（公告）日： | 2019-09-10 |
| 发明（设计）人： | 魏伟航 | 申请（专利权）人： | 深圳市微纳集成电路与系统应用研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 石家庄众志华清知识产权事务所(特殊普通合伙) 13123 | 代理人： | 吴风江 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于卷积神经网络的烟雾图像检测方法及装置。其中，基于卷积神经网络的烟雾图像检测方法，所述卷积神经网络包括：主体网络，其包括至少两个卷积层、至少一个合并层、全局均值池化层和全连接层，所述主体网络利用修正的卷积神经网络算法对输入的烟雾图像进行处理，和分支网络，其包括至少一个均值池化层，所述均值池化层对对应的卷积层的输出进行均值池化处理；其中，烟雾图像检测方法包括使烟雾图像依次经由第一卷积层、第二卷积层、第一合并层、全局均值池化层和全连接层进行处理，其中第一均值池化层对第一卷积层输出的数据进行均值池化处理，且该均值池化处理的结果与第二卷积层的输出数据一同输入到第一合并层中。 | ||
| 搜索关键词： | 池化 烟雾图像 卷积神经网络 卷积 合并层 检测 主体网络 连接层 分支网络 输出数据 输出 算法 全局 修正 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的烟雾图像检测方法，其特征在于，所述卷积神经网络包括：主体网络，其包括至少两个卷积层、至少一个合并层、全局均值池化层和全连接层，所述主体网络利用修正的卷积神经网络算法对输入的烟雾图像进行处理，和分支网络，其包括至少一个均值池化层，所述均值池化层对对应的卷积层的输出进行均值池化处理；其中，烟雾图像检测方法包括使烟雾图像依次经由第一卷积层、第二卷积层、第一合并层、全局均值池化层和全连接层进行处理，其中第一均值池化层对第一卷积层输出的数据进行均值池化处理，且该均值池化处理的结果与第二卷积层的输出数据一同输入到第一合并层中。
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