基于优化Inception V1的视频火焰超像素检测方法

来源 :激光与光电子学进展 | 被引量 : 2次 | 上传用户：laden167

【摘要】

：

针对传统火焰检测模型的检测准确度较低和速度慢等问题,提出一种优化的卷积神经网络和超像素分割算法的视频火焰区域检测方法。首先使用火焰图像数据集对模型进行训练和验证,采用卷积核堆叠替换的方法改进Inception模块的结构;其次采用小卷积核替换的方法改进网络的前端结构,并将Focal-Loss函数作为损失函数以提高模型的泛化能力;然后设计InceptionV1模型的参数复杂度优化实验,生成优化的火焰检

【作者】

：

邓军姚涵文王伟峰李钊梁策

【机构】

：

西安科技大学安全科学与工程学院,陕西西安710054;西安科技大学安全科学与工程学院,陕西西安710054;西安科技大学电气与控制工程学院,陕西西安710054;西安科技大学电气与控制工程学院,陕西西

【出处】

：

激光与光电子学进展

【发表日期】

：

2021年02期

【关键词】

：

图像处理火焰检测卷积神经网络卷积核堆叠替换参数复杂度优化超像素定位

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