基于深度学习的烟雾识别研究

摘要：

基于Google第二代人工智能学习系统TensorFlow构建神经网络对烟雾图像进行识别检测,通过改进的运动检测算法截取疑似烟雾区域图像,并结合PCA降维算法和Inception Resnet v2网络模型在TensorFlow平台下进行烟雾特征的训练识别.该算法实现了较大范围的火灾实时检测报警,经过实验证明整个检测过程准确地识别了视频流中的烟雾区域,相比于传统烟雾识别方法具有更高的准确率和自适应性,为大范围的火灾烟雾报警提供了一种有效方案.

关键词：烟雾检测、TensorFlow、PCA、卷积神经网络、运动检测

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划2005CB321901;软件开发环境国家重点实验室开放课题BUAA-SKLSDE-09KF-03

在线出版日期：2018-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：131-135