基于多分辨率卷积神经网络的火焰检测

• 作者: 周兵 孙燚 徐珊珊 黄文锋
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多分辨率卷积神经网络 火焰检测 深度学习 弱监督定位
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 79-83
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3547字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6833.2019.05.022

摘要

采用一种基于多分辨率卷积神经网络的火焰检测算法对真实场景中的火焰目标进行检测.该算法以BN_Inception网络为基础架构,采用不同分辨率的神经网络互补学习复杂场景中火焰的多尺度视觉特征,同时该算法重点关注检测目标场景的背景环境、局部目标和整体布局等特征.使用该算法在构造的涵盖大多数真实场景的火焰数据集上进行测试,实验结果表明,提出的算法能够取得更好的检测效果,并在实际场景中得到了有效验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周兵	郑州大学信息工程学院	48	309	9.0	15.0
2	黄文锋		10	13	2.0	3.0
3	孙燚	郑州大学信息工程学院	9	12	2.0	3.0
4	徐珊珊	郑州大学信息工程学院	3	1	1.0	1.0