[发明专利]一种基于改进卷积神经网络的火焰识别和检测方法在审
| 申请号： | 202110260288.6 | 申请日： | 2021-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN115082817A | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 栗婧;刘紫薇;张志珍;宋天宝;辛艳丽 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学（北京） |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/44;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100083 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及消防技术领域，尤其涉及火灾探测技术方法，特别涉及一种基于卷积神经网络的火焰识别和检测方法。为了优化借助于深度学习中广泛应用于模式识别、图像处理的卷积神经网络算法来对火焰进行识别和检测问题。本发明通过增加数据多样性和数据增强的方式，构建火焰图像样本库；通过增加卷积核数量、卷积‑卷积‑池化的结构和使用多个小尺寸卷积核替代大尺寸卷积核优化卷积神经网络性能并设计火焰识别模型FlameNet；基于Faster‑RCNN算法，设计火焰检测模型FRCNN‑ZF模型；最后设计火焰检测系统GUI。形成的模型和系统、直观、清晰实现对火焰的准确识别和检测，同时具备一定的抗干扰能力，简单易用，也利于非专业人员的使用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 卷积 神经网络 火焰 识别 检测 方法 | ||
【主权项】：
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