10.19678/j.issn.1000-3428.0056382
基于膨胀卷积和稠密连接的烟雾识别方法
为更好地提取烟雾图像的全局特征,提出一种基于膨胀卷积和稠密连接的烟雾识别方法.依次堆叠膨胀率不同的膨胀卷积,扩大卷积核的感受野,使得卷积核能够感知更广泛的烟雾图像区域,在不同膨胀卷积层之间设计稠密连接机制,促进卷积层之间的信息流通,实现烟雾图像局部特征和全局特征的融合.在此基础上,构造应用于烟雾识别的深度卷积神经网络,并在训练样本和标签的凸组合上完成训练以增强模型的泛化能力.实验结果表明,与AlexNet、VGG16等方法相比,该方法具有较好的烟雾特征表达能力,能在提高烟雾识别效果的同时,减小模型尺寸效果,其实用性较好.
烟雾识别、卷积神经网络、膨胀卷积、稠密连接、数据增强
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TP391(计算技术、计算机技术)
应急管理部天津消防研究所基科费项目2018SJ20
2020-05-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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