双流序列回归深度网络的视频火灾检测方法

摘要：

首先构建1个室外多场景大规模火灾视频数据库,不仅标注火焰区域,同时根据火焰区域标注量化的火焰级别标签.结合深度网络视频特征的表征能力,将火灾检测形式化为多类别有序回归问题,提出基于双流序列回归深度网络的火灾检测模型.所提出的方法有效融合了视频帧间的运动信息和关键帧的视觉信息.在所构建的数据库和现有的3个公开火灾测试集上的实验表明,所提出的火灾检测方法准确率显著提高.

关键词：火灾检测、序列回归、卷积神经网络、多类别学习

所属期刊栏目：12

分类号：TM37(电机)

资助基金：北京交通大学多媒体大数据分析与安全研究所项目K16L00240

在线出版日期：2018-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1590-1595,1663