基于级联卷积神经网络的视频动态烟雾检测

• 作者: 左林翼 汪子杰 陈俊周 陈洪瀚
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 深度学习 纹理特征 视频烟雾检测
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机工程与应用
• 页码范围: 992-996
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4201字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.06.020

摘要

复杂场景中烟雾特性的提取是目前视频烟雾检测领域的主要挑战。针对该问题，提出一种静态和动态特征结合的卷积神经网络视频烟雾检测框架。在静态单帧图像特征检测的基础上，进一步分析其时空域上的动态纹理信息以期克服复杂的环境干扰。实验结果显示，该级联卷积神经网络模型可有效应用于复杂视频场景中烟雾事件的实时检测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈俊周	西南交通大学信息科学与技术学院	8	301	6.0	8.0
2	汪子杰	西南交通大学信息科学与技术学院	2	113	2.0	2.0
3	陈洪瀚	西南交通大学信息科学与技术学院	1	36	1.0	1.0
4	左林翼	西南交通大学信息科学与技术学院	1	36	1.0	1.0