基于卷积神经网络的野外烟雾检测研究

• 作者: 张欣欣
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 烟雾检测 卷积神经网络 深度学习 conv-10 VGG16
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 118-121
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 2922字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.191976

摘要

野外烟雾具有稀疏性,在整幅图像中所占面积小,扩散缓慢.传统烟雾检测算法由人工提取的特征不一定是最合适的烟雾特征,从而导致烟雾检测存在错检或误检.为此,设计了基于卷积神经网络的野外烟雾检测算法.通过改进的VGG16网络以及搭建的卷积神经网络conv-10进行烟雾检测.VGG16过滤器尺寸大小为3×3,步长为1.conv-10通过对LeNet增加相应的层数进行烟雾检测.实验证明,conv-10网络具有较高的准确率,达到94.7％,时间仅需要1656s.改进的VGG16网络准确率也较高,但是比conv-10网络速度慢,时间需要10450s.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张欣欣	山东科技大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0