【摘 要】
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在无人值守的场所(比如仓库、自动化车间、隧道等),预防火灾是确保财产安全的重要手段,基于图像的火焰检测方法已经成为热门的研究课题。论文对基于深度学习的火焰检测技术展开了研究,具有重要的理论意义和实际应用价值。论文研究了火焰的图像像素特性,给出了一种火焰的颜色判据规则,并据此规则从视频的单帧图像中提取出可能的火焰区域;设计了基于CNN的单帧图像火焰检测算法,实现了火焰区域的判定。单帧图像火焰检测算法
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在无人值守的场所(比如仓库、自动化车间、隧道等),预防火灾是确保财产安全的重要手段,基于图像的火焰检测方法已经成为热门的研究课题。论文对基于深度学习的火焰检测技术展开了研究,具有重要的理论意义和实际应用价值。论文研究了火焰的图像像素特性,给出了一种火焰的颜色判据规则,并据此规则从视频的单帧图像中提取出可能的火焰区域;设计了基于CNN的单帧图像火焰检测算法,实现了火焰区域的判定。单帧图像火焰检测算法没有考虑火焰的动态特性,造成较高的误检率,因此,论文提出了一种连续帧提取规则,可以从视频中提取到连续多帧有效的火焰区域图像,并设计了一种基于CNN-LSTM网络模型的连续帧火焰检测算法,可以对视频进行动态火焰的判定。采用6700余张图像对所设计的基于CNN的单帧图像火焰检测算法进行训练,并采用2600余张图像进行测试,得到查准率为91.3%,查全率为98.6%;采用1000余个样本对所设计的基于CNN-LSTM网络模型的连续帧火焰检测算法进行训练,并采用400余个样本进行测试,得到查准率为94.7%,查全率为96.4%,达到了良好的检测效果。
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