基于3D卷积神经网络的视频火灾检测

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随着高层建筑的增多,消防压力越来越大,发展高准确率、低误报率的早期火灾检测系统变得越来越紧迫。近年来,随着计算机技术尤其是机器学习技术的发展,越来越多的相关技术被广泛应用于火灾图像处理方面的研究。针对已有的图像识别技术存在准确率低、误报率高等问题,提出一种基于3D卷积神经网络的火灾视频识别方法。实验结果证明,由于充分利用了视频中所包含的时序信息,该方法在所依赖的训练数据量相对较小的前提下,实现了较高的识别准确率和较低的误识率。
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