【摘 要】
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提出了基于图像序列的火灾烟雾检测方法。首先使用K-近邻(K-NN)背景减除器预测前景区域,对该区域进行形态学操作后得到可能出现火焰或烟雾的区域。其次,使用轻量神经网络Mobi
【机 构】
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智能机器人湖北省重点实验室（武汉工程大学）,武汉工程大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61172150,61803286）;智能机器人湖北省重点实验室开放基金（HBIR 201802）;武汉工程大学第十届研究生教育创新基金（CX2018197,CX2018200,CX2018212)
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提出了基于图像序列的火灾烟雾检测方法。首先使用K-近邻(K-NN)背景减除器预测前景区域,对该区域进行形态学操作后得到可能出现火焰或烟雾的区域。其次,使用轻量神经网络MobileNet对火焰和烟雾进行分类。该模型具有流线型架构,同时采用depthwise separate convolution,使得该模型可以运行在嵌入式设备和普通PC机上。实验首先在数据集上完成分类模型训练,使用多种标准进行评估。结果表明:该方法能够在嵌入式设备等计算能力有限的设备上实现火灾烟雾检测。与其他模型相比,该方法在没有明显损失
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