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杨其睿 《计算机应用与软件》2019,36(2)
现有油田火灾预警系统较多地采用烟感、红外等被动传感器进行烟火检测,其检测范围小,抗干扰能力弱,无法实时准确地进行火灾预警。如何从油田安防设备获取的海量图像数据中检测到烟火信息,提高抢险救灾的预测响应时间,在国内外都是一个具有挑战性的研究课题。提出一种改进的DenseNet深度神经网络架构,解决复杂图像中火灾区域的检测。为了增强特征传播的精度,降低存储数据量,采取结构化稀疏操作。将网络卷积核分为多个组,在训练过程中逐渐减小每个组内不重要的参数连接。针对油田安防领域构建的数据集存在不平衡性,增强火灾检测系统最终分类预测的准确性,引入Focal损失函数对分类层进行火灾识别。大量的定性定量实验表明,该改进网络在检测率与误检率方面均优于现有的其他深度模型。 相似文献
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杨其睿 《计算机测量与控制》2018,26(11):277-280
油田安防中行人目标检测是是当今前沿的一个热门研究课题,针对野外场景采集的图像视频分辨率低,背景复杂等问题,本文在单次多目标检测器(Single Shot MultiBox Detector,SSD)模型的基础上,提出了一种改进的行人检测算法,该算法首先利用聚合通道特征模型对图像或者视频序列进行进行预处理,获得疑似目标区域,大大降低单帧图像检测的时间;然后对SSD的基本网络VGG-16替换为Resnet-50,通过增加恒等映射解决网络层数加深但检测精度下降的问题;最后采用强大而灵活的双参数损失函数来优化训练深度网络,提高网路模型的泛化能力。定性定量实验结果表明本文所提检测算法的性能超过现有的检测算法,在保证行人检测准确率的同时提高检测效率。S 相似文献
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