【摘 要】
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近年来,随着图像处理技术的不断进步,使得基于图像的目标识别与检测技术得到迅速发展。深度学习技术的兴起使得卷积神经网络大放异彩,目前已成为计算机视觉领域的研究热点,为解决实际工程应用问题提供了有效途径。为了对火灾现场进行有效的检测,通过借助基于卷积神经网络的目标检测算法来对火灾现场图像进行分析,为火灾救援提供可靠视觉信息。总结了基于计算机视觉的目标识别与检测的国内外研究成果,对基于卷积神经网络的目标
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近年来,随着图像处理技术的不断进步,使得基于图像的目标识别与检测技术得到迅速发展。深度学习技术的兴起使得卷积神经网络大放异彩,目前已成为计算机视觉领域的研究热点,为解决实际工程应用问题提供了有效途径。为了对火灾现场进行有效的检测,通过借助基于卷积神经网络的目标检测算法来对火灾现场图像进行分析,为火灾救援提供可靠视觉信息。总结了基于计算机视觉的目标识别与检测的国内外研究成果,对基于卷积神经网络的目标检测进行介绍。针对火灾现场火情检测、火灾现场行人以及车辆信息的检测问题,提出基于卷积神经网络的火灾现场信息检测模型。针对传统的卷积神经网络目标检测算法需要使用大量的数据来对网络参数进行训练会花费大量的时间,并且考虑到火灾现场数据属于小样本数据,研究并实现了一种基于迁移学习的卷积神经网络火灾检测方法,采用迁移学习的方法训练火灾检测网络模型。在建立的火灾数据集上进行实验,结果表明使用该算法进行火灾检测,具有准确率高、误报率低、检测时间短等优点,将其应用在火灾检测中取得的效果较好,并且为未来使用无人机对火灾现场进行检测提供了模型支持。对在行人检测时经常出现的遮挡情况,提出改进的基于实例分割的卷积神经网络检测模型,该模型将物体检测与语义分割相结合,不仅解决了行人检测的漏检问题,并且能够较为准确地对行人进行实例分割检测。通过实验结果证明,基于实例分割的卷积神经网络能够对火灾现场行人检测问题提供准确结果,从而获取有效信息。为了解决火灾现场车辆检测的问题,使用火灾现场车辆数据集对基于实例分割的车辆模型进行优化训练,得到火灾现场车辆检测模型,通过实验结果表明该模型能够准确地检测出火灾场景下的车辆数量及位置信息,具有可行性与有效性。除此之外,为了进一步得到车辆相关信息,使用了基于候选区域的目标检测网络对车辆的车牌进行检测,使得当车辆妨碍救援时,能够及时提供车牌信息,用于联系车主,减少损失。
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