一种新型的城市火灾检测方法

• 作者: 张德 杨柳 王亚慧
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 火灾检测 卷积神经网络 图像处理 城市火灾 模式识别 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 前沿交叉科学
• 页码范围: 141-145
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.23-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.10.031

摘要

在图像型火灾检测方法中,火灾特征的选取有一定的随机性和复杂性,仅仅依靠低层次的图像特征难以完整地描述复杂背景下的火灾图像.将深度学习技术应用到火灾检测领域,提出基于卷积神经网络的火灾检测方法,搭建包含3层全连接层的网络模型,使用Relu函数作为激活函数;然后基于Tensorflow平台实现该网络结构模型.在公开的火灾数据库上进行实验,结果表明,所提方法的火灾检测效果优于传统的图像型火灾检测算法,避免了由于选取特定火灾特征进行检测识别带来的局限性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王亚慧	北京建筑大学电信学院	44	349	10.0	18.0
2	杨柳	北京建筑大学电信学院	9	44	3.0	6.0
3	张德	北京建筑大学电信学院	4	3	1.0	1.0