本文主要研究内容
作者贾阳,喻润洋,樊良辉（2019）在《基于U-Net深度神经网络的早期火灾烟雾自动分割方法》一文中研究指出：在火灾事件监测中,为了减少数据处理量、加快探测速度,需要先分割出疑似烟雾区域。传统的烟雾分割算法大多需要设置阈值进行处理,算法的环境适应能力还需进一步提升。在研究中,使用U-Net结构的深度神经网络进行早期火灾烟雾的自动分割,通过半自动算法人工辅助分割出烟雾区域的图像样本,基于深度神经网络对分割烟雾区域进行学习,得到原始视频帧到分割结果的映射模型,并据此模型进行烟雾区域分割。在测试集上的分割实验结果表明该方法与传统方法相比,不需要设置阈值,自动化程度更高,分割速度极快,在疑似烟雾区域分割任务中性能较好。
Abstract
zai huo zai shi jian jian ce zhong ,wei le jian shao shu ju chu li liang 、jia kuai tan ce su du ,xu yao xian fen ge chu yi shi yan wu ou yu 。chuan tong de yan wu fen ge suan fa da duo xu yao she zhi yu zhi jin hang chu li ,suan fa de huan jing kuo ying neng li hai xu jin yi bu di sheng 。zai yan jiu zhong ,shi yong U-Netjie gou de shen du shen jing wang lao jin hang zao ji huo zai yan wu de zi dong fen ge ,tong guo ban zi dong suan fa ren gong fu zhu fen ge chu yan wu ou yu de tu xiang yang ben ,ji yu shen du shen jing wang lao dui fen ge yan wu ou yu jin hang xue xi ,de dao yuan shi shi pin zhen dao fen ge jie guo de ying she mo xing ,bing ju ci mo xing jin hang yan wu ou yu fen ge 。zai ce shi ji shang de fen ge shi yan jie guo biao ming gai fang fa yu chuan tong fang fa xiang bi ,bu xu yao she zhi yu zhi ,zi dong hua cheng du geng gao ,fen ge su du ji kuai ,zai yi shi yan wu ou yu fen ge ren wu zhong xing neng jiao hao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自火灾科学的贾阳,喻润洋,樊良辉，发表于刊物火灾科学2019年02期论文，是一篇关于深度神经网络论文,模型论文,疑似烟雾区域分割论文,烟雾探测论文,火灾科学2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自火灾科学2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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