基于并行深度残差网络的堆场烟雾检测方法

图像处理图像识别堆场烟雾检测

堆场烟雾检测对于火灾预警、保障人员与财产安全具有重要意义。针对传统烟雾检测方法特征提取不充分，误报率偏高以及稳健性较差的问题，提出一种基于并行深度残差网络的堆场烟雾检测方法。该方法利用目标场景烟雾RGB图像的R、G、B分量以及图像HSI变换的H、S、I分量构建并行深度残差网络，自适应获得烟雾特征；同时通过样本扩边、负样本强化学习策略来加强模型对类烟物体的判别能力。实验结果表明，该算法能有效降低因类烟物体产生的误报率，且提升了网络的检出率和稳健性。

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