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基于卷積神經網絡的煙火智能識別算法應用研究

2022-03-15 09:44:58劉紅燕
中國新技術新產品 2022年1期
關鍵詞:特征檢測模型

劉紅燕 李 謹 唐 振 賴 哲

(珠海供電局,廣東 珠海 519000)

0 前言

在很長一段時間內,對煙火進行識別所采用設備均為傳感器,強調通過傳感器對火焰燃燒給溫度、顆粒物密度產生的影響進行檢測,根據參數變化情況得出最終結論。但傳統方法在成本、智能程度還有覆蓋面積等方面的表現均無法滿足當今社會要求,基于此,研究人員提出引入深度學習法,依托YOLOv3將目標檢測相關問題向回歸問題進行轉化,在改進損失函數、網絡結構的基礎上,對邊界框所具有可靠性進行預測的方式,使物體識別精度最大程度接近理想水平。研究成果可為研發巡檢機器人、全新安防設備等工作助力,隨著火情防控力度得到提高,搶險能力自然可得到保證。

1 研究背景

以往對圖像進行識別的算法,均要人工篩選并對特征進行提取,只有在確定圖像特征后,才能對其進行識別。常見提取識別方法包括以下幾種:其一,先通過區域分割的方式,提取各亮點區及疑似區域對應邊界鏈碼,再對各區域對應圓形度進行計算,借助BP神經網絡展開檢測并得出最終結論。其二,對火焰候選區域所表現出空間、時間特征進行提取,利用改進所得紋理描述法對地形特征進行統計,借助BP神經網絡完成識別工作。其三,由高斯分塊模型負責劃分動態區域,由統計顏色概率的模型負責對各區域所表現出顏色特征進行提取,同時對疑似區域進行分割,根據各區域圓形度對其內部是否有火焰、火災存在進行判斷。……

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