基于UO-Net模型的火焰检测方法

来源 :江苏海洋大学学报(自然科学版) | 被引量 : 2次 | 上传用户：cdelphi

【摘要】

：

一般基于深度学习的火焰检测方法识别效率不够理想,主要原因是特征提取网络中参数较多。对此,提出了一种基于UO-Net模型的火焰检测方法。UO-Net模型是在YOLOv3模型基础上建立的一种端到端的深度神经网络模型。该方法采用多卷积核组合结构,减少特征提取网络层的通道数。同时,提出了一种图像分割网络来加快模型的训练速度,并利用图像分割网络的注意力图来指导检测模型对火焰进行检测,从而提高火焰检测模型的性

【作者】

：

陈浩霖高尚兵相林严云洋黄子赫蔡创新

【机构】

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淮阴工学院计算机与软件工程学院,淮阴工学院淮阴工学院江苏省物联网移动互联技术工程实验室,江苏海洋大学计算机工程学院

【出处】

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江苏海洋大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2020年04期

【关键词】

：

YOLOv3模型深度神经网络多卷积核组合结构特征提取图像分割注意力图火焰检测 YOLOv3 model deep neural network mu

【基金项目】

：

国家重点研发计划项目(2018YFB1004904),江苏高校“青蓝工程”项目,江苏省高校自然科学研究重大项目(18KJA520001),江苏省“333工程”资助项目(BRA2016454),淮安市科技局计划项目(HAB201803)

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