【摘 要】
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针对传统的基于特征提取的烟火识别方法准确率低、误报率高的问题.提出了一种基于数据增强和迁移学习结合的烟火识别算法.首先,预处理阶段对烟火数据进行清洗与标注,并将标注烟火数据划分为训练集、验证集和测试集三部分;然后,训练过程中,利用mosaic方法、二分k-means方法和自适应图像缩放方法对标注数据进行增强处理,以提高模型的鲁棒性和泛化能力;最后,利用迁移学习方法加载YOLO5模型权重参数作为初始训练参数,并将标注数据集分批次送入YOLO5模型对卷积核参数进行迭代更新与优化.在浙江某化工园区应用场景下,基
【机 构】
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正元地理信息集团股份有限公司 北京 100000;山东建筑大学信息与电气工程学院 山东济南 250109;正元地理信息集团股份有限公司 北京 100000
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针对传统的基于特征提取的烟火识别方法准确率低、误报率高的问题.提出了一种基于数据增强和迁移学习结合的烟火识别算法.首先,预处理阶段对烟火数据进行清洗与标注,并将标注烟火数据划分为训练集、验证集和测试集三部分;然后,训练过程中,利用mosaic方法、二分k-means方法和自适应图像缩放方法对标注数据进行增强处理,以提高模型的鲁棒性和泛化能力;最后,利用迁移学习方法加载YOLO5模型权重参数作为初始训练参数,并将标注数据集分批次送入YOLO5模型对卷积核参数进行迭代更新与优化.在浙江某化工园区应用场景下,基于数据增强和迁移学习的算法对烟火识别率进行测试,其识别准确率能够达到0.95.实验结果表明,所提算法对烟火识别具有良好的鲁棒性和泛化能力,能够对烟火进行准确识别和告警.
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