基于深度学习的火场灰度图像去烟算法

摘要：

火场环境中由于大量烟雾的存在导致视频监控系统画面变得模糊不清,图像对比度和清晰度下降,无法为人员疏散和消防搜救提供有效的视觉支持.针对这一情况,本文提出一种基于深度学习的灰度图像去烟算法.本文中的网络主要由检测子网络与去除子网络2个部分串联组成,前者通过残差学习网络来确定烟雾所在的具体位置,后者通过密集连接的U型网络在保留原先背景的情况下去除烟雾,其中利用Dense Block将低层特征复用到高层从而进一步提高去烟的准确性.大量的实验结果显示,采用该网络表现出更好的去除清晰效果和实时性,主观评价和客观评价上均优于其他对比算法.

关键词：深度学习、图像去烟、火场救援、灰度图像、视频监控

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-11-02（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：64-68