10.3969/j.issn.2095-2163.2019.03.009
改进卷积神经网络在图像烟雾检测的应用
目前基于卷积神经网络的烟雾检测主要通过若干个有序的卷积层的学习识别烟雾.为了提高烟雾检测的精确度,提出了一种改进的卷积神经网络框架.该框架增加了批量归一化层和轻量级的卷积结构,并提取网络中不同卷积层的特征图进行联合训练.改进卷积神经网络的网络结构更小,训练参数更少.在仿真实验中,对训练数据进行了图像扩增,结果证明了改进的卷积神经网络能够有效提高烟雾识别的准确率和识别速度.
烟雾检测、卷积神经网络、图像扩增
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TP391(计算技术、计算机技术)
深圳市科技创新委员会基础研究学科布局项目基20160123支持
2019-06-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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