基于定位置信度和区域全卷积网络的火焰检测方法

• 作者: 张鸿 严云洋 刘以安 高尚兵
• 来源期刊: 激光与光电子学进展
• 关键词: 图像处理 火焰检测 区域全卷积网络 可分离卷积 定位置信度 非极大值抑制
• 年，卷（期）: 2020,（20）
• 所属期刊栏目: 图像处理|Image Processing
• 页码范围: 196-205
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/LOP57.201021

摘要

针对火焰检测定位精度与检测精度不高的问题,提出了基于定位置信度和区域全卷积网络的火焰检测方法.首先使用扩大的可分离卷积提高感受野,减少模型参数量,提高检测速度;其次对预测候选框进行平移和伸缩操作,以提高候选区域的完整性;然后对非极大值抑制方法采用分类置信度作为排序标准,而导致的错误抑制问题,引入定位置信度,以提高候选框的定位精度及检测精度;最后加入新的标签,分别代表特征不明显的弱火焰与特征明显的强火焰,对弱火焰样本加强学习,使得弱火焰能与亮色背景更好区分,从而降低样本漏检率.实验结果表明,本文方法在Bilkent大学公开火焰数据集以及互联网搜集的测试数据上,检测的火焰区域更完整,火焰位置更精确,火焰检测率更高.