10.19665/j.issn1001-2400.2020.04.019
一种双网融合的分阶段烟雾检测算法
现有的视频烟雾检测方法在复杂场景下检测准确率低,不能准确地框定出视频图像中的烟雾区域.针对此问题,提出一种结合烟雾运动过程和目标检测的分阶段烟雾检测算法.首先,基于烟雾颜色特征改进ViBe算法,提取视频中不断运动的烟雾.然后以YOLO v3模型为基础,在主干网络的残差结构中引入通道注意力机制;使用Focal-loss和GIoU改进损失函数.在烟雾图片数据集测试中,改进后的网络单张图片检测时间为38.4 ms,mAP达到约92.13％,相比原模型提高了约2.19％.在提取烟雾运动的同时,将同一帧送入网络进行检测;以两者的检测结果对烟雾做综合判别.在公开烟雾视频测试中,该算法的检测率平均达到约98.88％.测试表明,算法对复杂场景适应性强,检测效率高,具有较高的实际应用价值.
烟雾检测、ViBe算法、YOLOv3、注意力机制、深度学习
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TP391(计算技术、计算机技术)
应急管理部消防救援局科研计划重点攻关项目2019XFGG20
2020-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
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