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| 基于RetinaNet深度学习模型的火焰检测研究 | |
| 摘 要： | 鉴于卷积神经网络能够自动学习和获取图像特征,提出一种基于RetinaNet模型的火焰检测算法.首先RetinaNet在残差网络之上使用特征金字塔网络作为骨干网计算和生成丰富的卷积特征金字塔,然后通过分类子网络和边框预测子网络分别对骨干网的输出进行分类和回归,通过调整训练策略和参数,最后在自建数据集上使用该算法得到的火焰检测模型实现了实时的端到端火焰识别与定位,对复杂目标背景下的小火点检测也保持较高的检测准确率,对火灾初期的检测预警有一定的实用意义. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |