基于改进型残差网络烟雾图像识别

摘 要：当前在深度学习上对烟雾图像和视频识别较少,目前存在的问题是烟雾视频图像第一帧识别率低,覆盖范围小,自适应较差的情况。本文算法改变了ResNet结构,实现精确的烟雾区域检测。在实验中经过5000张不同烟雾图像的数据集学习,实验结果准确地识别了烟雾图片,为大范围的火灾烟雾报警提供了一种有效方案。     

一种改进的深度卷积神经网络图像去噪算法

为了更好地去除图像中的噪声,提出了一种改进的深度卷积神经网络(Dncnn)图像去噪算法。针对现有的Dncnn网络参数量大,对Dncnn网络的第2～16层进行了改进,使网络参数量降低1/3后,仍能保持和Dncnn一样的训练效果。在此基础上,对网络底层的低级语义信息和高层的高级语义信息进行了特征融合,使得网络训练更平稳,并能达到更好的训练效果。实验结果表明无论与图像去噪领域公认最好的去噪算法BM3D相比,还是与深度学习领域先进的图像去噪算法Dncnn相比,改进的Dncnn都有更好的表现。