[发明专利]一种基于小样本学习的烟雾检测算法有效
| 申请号： | 202011001772.9 | 申请日： | 2020-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN112101473B | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 朱晓荣;郭涵奕 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06V20/52;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 徐激波 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于小样本学习的烟雾检测算法，包括数据生成；通过修改改进的生成对抗网络中的判别器，将判别器模型的输出层替换成softmax分类器，使之可以实现对真实数据的分类，形成半监督生成对抗网络；通过在生成器网络的损失函数中增加特征匹配和紧密度计算这两个约束函数来稳定半监督生成对抗网络模型的收敛，提高模型最终的性能；利用小样本图像，通过改进的生成对抗网络生产大量的样本数据，将数据输入到卷积神经网络进行学习训练，调整神经网络的参数，达到精确监测火灾的目的；本发明提供的烟雾检测算法包括与传统方法相比，能实现对不同类型火灾中烟雾图像的检测，具有更高的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 学习 烟雾 检测 算法 | ||
【主权项】：
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