[发明专利]一种基于改进可变形卷积的Faster RCNN火灾烟雾检测方法在审
| 申请号： | 202011615159.6 | 申请日： | 2020-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN112749644A | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | 王琳;黄先达 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 姜威威;李洪福 |
| 地址： | 116026 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进可变形卷积的Faster RCNN火灾烟雾检测方法，属于图像处理技术领域，该方法包括以下步骤：获取火灾烟雾检测数据集，并进行数据集扩充，将改进的可变形卷积方式应用到Faster RCNN特征提取主干网络中，将扩充后的数据集输入到具有改进的可变形卷积方式的Faster RCNN特征提取主干网络中将进行特征提取，得到不同卷积块对应的特征图，对不同卷积块对应的特征图进行融合；将融合后的特征图输入到RPN网络中进行初步的烟雾识别，得到烟雾检测数据集中每个图片的烟雾候选框；分类回归网络基于烟雾候选框和提取到烟雾特征，对烟雾进行最终的识别和定位；通过特征融合的操作将浅层的细节特征和高层的语义特征进行融合，提高了网络对于小目标的检测能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 变形 卷积 faster rcnn 火灾 烟雾 检测 方法 | ||
【主权项】：
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