【摘 要】
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提出一种基于MobileNet的轻型火焰检测方法,基于深度分离卷积和膨胀卷积的膨胀卷积模块(dilated convolution block, DCB)扩增特征的感受野,加强特征语义信息,提高了视频火焰
【机 构】
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淮阴工学院计算机与软件工程学院; 江南大学物联网工程学院; 江苏海洋大学计算机工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61402192);江苏省“六大人才高峰”项目(2013DZXX-023);江苏省“青蓝工程”;淮安市“533英才工程”资助
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提出一种基于MobileNet的轻型火焰检测方法,基于深度分离卷积和膨胀卷积的膨胀卷积模块(dilated convolution block, DCB)扩增特征的感受野,加强特征语义信息,提高了视频火焰目标的检测率;优化SSD(Single Shot Multibox Detector)检测框架,提出了一种轻型的检测模型DMSSD(Dilated MobileNet-SSD)。在PASCAL VOC数据集和Bilkent大学VisiFire数据集上进行火焰检测试验,试验结果表明火焰检测的平均精度均值分别提升了1.7%和3.8%,火焰检测速度也可达80帧/s,具有较强的鲁棒性和实用性。
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