基于深度卷积长短期记忆网络的森林火灾烟雾检测模型

卫鑫; 武淑红; 王耀力

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基于深度卷积长短期记忆网络的森林火灾烟雾检测模型

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摘要

cqvip:针对采样的每帧烟雾特征具有极大的相似性,以及森林火灾烟雾数据集相对较小且单调等问题,为充分利用烟雾的静态与动态信息来达到预防森林火灾的目的,提出一种深度卷积集成式长短期记忆网络(DC-ILSTM)模型。首先,使用在ImageNet数据集上预训练好的VGG-16网络进行基于同构数据的特征迁移,以有效提取出烟雾特征;其次,基于池化层与长短期记忆网络(LSTM)提出一种集成式长短期记忆网络(ILSTM),并利用ILSTM分段融合烟雾特征;最后,搭建一种可训练的深度神经网络模型用于森林火灾烟雾检测。烟雾检测实验中,与深卷积长递归网络(DCLRN)相比,DC-ILSTM在最佳效率下以10帧的优势检测到烟雾,而且在测试准确率上提高了1.23个百分点。实验结果表明,DC-ILSTM在森林火灾烟雾检测中有很好的适用性。

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来源
《计算机应用》 |2019年第10期|2883-2887|共5页
作者
卫鑫; 武淑红; 王耀力;
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作者单位

太原理工大学信息与计算机学院太原030600;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
烟雾检测; 深度卷积神经网络; 长短期记忆网络; 迁移学习; 微量数据集;

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