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發(fā)布時間：2023-10-09 22:02:26 作者：學(xué)術(shù)小編 來源：m.1888yd.cn
傳統(tǒng)火焰檢測通常是根據(jù)先驗知識設(shè)計特征提取算法,人工提取火焰動態(tài)或靜態(tài)特征,然后進行火焰識別。
對于煙霧檢測準(zhǔn)確率，F(xiàn)aster R-CNN 接近1。 對于火焰檢測，檢測準(zhǔn)確率對于小火是0.99。 對于暗火是0.974。 在此，僅展示靜態(tài)圖片，正如ssd的作者所說他只能在7FPS上運行，對于實時火焰檢測來說實在太慢。 我們重點研究YOLO和SSD，后者有更高的FPS而且可以滿足實時火焰檢測的需要。 For YOLO, we test how different layers structure influence the accuracy rate.
針對視頻，若是加上火 博主最近在做一個基于OpenCV的 火焰檢測 的項目，不僅可以 檢測 圖片中的 火焰 ，還可以 檢測 視頻中的 火焰 ，最后在視頻 檢測 的基礎(chǔ)上推廣到攝像頭實時 檢測 。 在做這個項目的時候，博主參考了很多相關(guān)的文獻，用了很多種不同的 火焰 判據(jù)，并將其進行不同組合，從而達到我們想要的 檢測 效果。
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火焰檢測相對于傳統(tǒng)方式而言，對火焰有著更高的精確率與召回率。 可以大大的降低系統(tǒng)的誤報率。 這也是我現(xiàn)在所研究的一個重點方向。 對于深度學(xué)習(xí)的重點可能會在改善現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，改進loss…可能一個新的想法就可以讓你創(chuàng)造一個新傳奇。
