基于FSSD的微光烟雾检测方法
针对目前现有的烟雾检测方法大多只适用于光照充足的环境,在微光环境下检测效果较差的问题,提出一种基于FSSD的微光烟雾检测方法.首先基于单高斯建模方法实现对包含运动目标的视频帧提取;其次,由于微光烟雾图像具有的低对比度、低信噪比等特性会对目标检测造成困难,设计了对比度受限自适应直方图均衡算法和中值滤波结合的图像预处理方法;最后为加强烟雾早期预警能力,采用了有利于检测小目标的FSSD网络并在网络输出端嵌入注意力机制模块,加强了关键的特征信息.在微光烟雾数据集上提出方法的Recall,Precision,F1分别达到了 97.5%,93.3%和95.4%,表明该方法是可行有效的,可以应用于微光环境下的烟雾检测.
深度学习、图像处理、微光烟雾目标检测、注意力机制
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TP391(计算技术、计算机技术)
2021-07-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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