【摘 要】
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火灾往往会对国家经济、人民生命及周围环境造成灾难性的破坏,因此对火灾进行早期检测至关重要。在各种火灾信号中,烟是最显著的信号之一,因为它通常比火焰产生得早。视频烟雾探测是森林草原等野外场所火灾探测的重要手段,但是烟雾早期探测中很难检测到像素占比极小的烟雾。为了解决这个问题,我们使用主成分分析（PCA）作为预处理模块,并与改进版本的YOLOv3集成在一起。本论文研究工作和结论总结如下:1.基于YOL
【基金项目】
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The National Key Researchand Development Plan under Grant No.2020YFC1522800；
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火灾往往会对国家经济、人民生命及周围环境造成灾难性的破坏,因此对火灾进行早期检测至关重要。在各种火灾信号中,烟是最显著的信号之一,因为它通常比火焰产生得早。视频烟雾探测是森林草原等野外场所火灾探测的重要手段,但是烟雾早期探测中很难检测到像素占比极小的烟雾。为了解决这个问题,我们使用主成分分析（PCA）作为预处理模块,并与改进版本的YOLOv3集成在一起。本论文研究工作和结论总结如下:1.基于YOLOv3改进了网络结构。通过在stride-4上插入一个额外的探测尺度来对YOLOv3进行结构上的改进,以用于探测野外环境下像素占比极小的烟雾。改进后的网络通过跳跃连接（skip connections）和级联（concatenation）操作,在低层次空间信息的特征映射和上采样映射中的细粒度语义信息之间建立起序列关系。此外,为了在训练时将像素占比极小的烟雾图像作为正样本进行处理,基于指定联合交叉（IoU）阈值,对小尺度烟雾数据计算了新的锚框尺寸值,并使用K++均值聚类方法对输入数据点进行聚类,生成各个锚框的尺寸值。2.在自制的烟雾图像数据集上对改进后的模型进行了测试。数据集中烟雾数字图像是从存在云等干扰的山区等各种复杂的环境中获取的。我们在改进的YOLOv3的输入层集成了一个基于无监督学习的降维模块主成分分析（PCA）,烟与非烟图像数据集在输入网络前会进行预处理降维。主成分分析（PCA）有助于选择有效特征,并在测试中摈弃冗余信息,从而避免了烟雾检测的延迟。3.优化了 YOLOv3的训练方案。在训练改进网络和传统网络时都采用了迁移学习训练方案,参数来自于预训练分类器。本文提出的网络在训练时,仅微调若干初始层并冻结原网络的最终分类层。本文所提出的训练方案采用特定的学习模式,而不是随机的权重初始化。4.新的模型取得了较好的探测实验结果。通过实验表明,准确率、召回率和平均谐波（F1值）分别提高了 2.67、3.06和5.59个百分点。平均精度（AP）和类平均精度（mAP）分别提高了1.66和2.78个百分点。
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