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基于多尺度特征融合的火灾检测模型
被引量：
15
1
作者
张坚鑫
郭四稳
+1 位作者
张国兰
谭琳
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2021年第5期13-18,共6页
对双阶段目标检测模型Faster R-CNN进行火灾检测应用的改进。采用Resnet101模型作为特征提取网络,使用特征金字塔结构FPN提取了Resnet101的浅层特征和高层特征,将Resnet101的浅层特征图输入Inception Module结构提取多种尺寸的卷积特征...
对双阶段目标检测模型Faster R-CNN进行火灾检测应用的改进。采用Resnet101模型作为特征提取网络,使用特征金字塔结构FPN提取了Resnet101的浅层特征和高层特征,将Resnet101的浅层特征图输入Inception Module结构提取多种尺寸的卷积特征,使用像素注意力机制和信道注意力机制对目标位置进行强化并弱化其余部分,使得检测目标更加精确。该网络避免了主干网络特征提取不充分的问题,融合了多种尺度的特征来区分火灾区域和非火灾区域,有效提高了火灾图像数据集的检测准确率,最终得到的平均检测准确率MAP为0.851。
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关键词
深度学习
火灾检测
卷积神经网络
多尺度特征
特征金字塔结构
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职称材料
题名
基于多尺度特征融合的火灾检测模型
被引量：
15
1
作者
张坚鑫
郭四稳
张国兰
谭琳
机构
广州大学计算机科学与网络工程学院
出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2021年第5期13-18,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1005104)。
文摘
对双阶段目标检测模型Faster R-CNN进行火灾检测应用的改进。采用Resnet101模型作为特征提取网络,使用特征金字塔结构FPN提取了Resnet101的浅层特征和高层特征,将Resnet101的浅层特征图输入Inception Module结构提取多种尺寸的卷积特征,使用像素注意力机制和信道注意力机制对目标位置进行强化并弱化其余部分,使得检测目标更加精确。该网络避免了主干网络特征提取不充分的问题,融合了多种尺度的特征来区分火灾区域和非火灾区域,有效提高了火灾图像数据集的检测准确率,最终得到的平均检测准确率MAP为0.851。
关键词
深度学习
火灾检测
卷积神经网络
多尺度特征
特征金字塔结构
Keywords
deep learning
fire detection
convolutional neural network
multi-scale features
feature pyramid network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度特征融合的火灾检测模型
张坚鑫
郭四稳
张国兰
谭琳
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2021
15
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参考文献
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