改进的混合高斯与YOLOv2融合烟雾检测算法

摘要：

提出一种融合了改进的混合高斯和YOLOv2的烟雾检测算法.首先,针对烟雾的早期特征对混合高斯算法进行改进,有效框定动态目标感兴趣区域,提取出烟雾前景;在此基础上将烟雾检测转换为回归问题,利用端对端目标检测算法YOLOv2训练烟雾数据集,进行二次检测和筛选,最终框定出烟雾发生区域的具体位置和范围,满足对不同场景火灾烟雾的有效检测.实验结果表明,融合算法改善了烟雾区域的检测效果,提高准确性并有效降低烟雾误检率.

关键词：计量学、烟雾检测、火灾烟雾、混合高斯算法、YOLOv2

所属期刊栏目：40

分类号：TB96;TB973(计量学)

资助基金：国家自然科学基金61601400;河北省博士后基金B2016003027;秦皇岛市科学技术研究与发展计划201701B009

在线出版日期：2019-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：798-803