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| 基于合成图像的Faster R-CNN森林火灾烟雾检测 | |
| 引用本文： | 张倩,周平平,王公堂,李天平.基于合成图像的Faster R-CNN森林火灾烟雾检测[J].山东师范大学学报(自然科学版),2019(2). |
| 作者姓名： | 张倩 周平平 王公堂 李天平 |
| 作者单位： | 山东师范大学物理与电子科学学院;盐城生物工程高等职业技术学校 |
| 摘 要： | 本文采用合成图像的Faster R-CNN对森林火灾烟雾进行检测,避免了传统视频烟雾检测方法中复杂的人工特征提取过程.合成烟雾图像是将真实或模拟烟雾插入到森林背景中,解决了训练数据缺乏的问题.将真实合成烟雾和模拟合成烟雾分别训练后的模型放在由真实火焰烟雾图像组成的数据集中测试,测试结果表明,模拟烟雾是更好的选择,模型对薄烟不敏感.通过改进森林火灾烟雾图像的合成过程或者将这个解决方案扩展到视频序列中,可以进一步提高它的性能. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |