[发明专利]一种基于深度神经网络多源域迁移学习的室内火灾检测方法在审
| 申请号： | 202310110984.8 | 申请日： | 2023-02-14 |
| 公开（公告）号： | CN116257778A | 公开（公告）日： | 2023-06-13 |
| 发明（设计）人： | 尤鸣宇;熊攀 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06N3/0464;G06N3/096 |
| 代理公司： | 上海邦德专利代理事务所(普通合伙) 31312 | 代理人： | 杨益 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度神经网络多源域迁移学习的室内火灾检测方法，属于火灾监测技术领域，用于监控室内火灾的发生。该方法包括如下步骤：1、收集不同来源的火灾数据集样本作为神经网络的训练集；2、采用一种特别的神经网络结构，使该神经网络能够根据不同的样本输入生成不同的权重参数；3、将训练集作为输入来训练神经网络；4、将火灾数据集测试样本输入至神经网络中，神经网络输出分类结果。本发明提出的方法能够有效地利用不同来源的数据集来训练神经网络，避免了样本数量较少而无法进行训练神经网络的尴尬局面，具有一定的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 多源域 迁移 学习 室内 火灾 检测 方法 | ||
【主权项】：
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