基于深度学习的林火烟雾识别
发布时间：2021-09-15 18:49
森林资源对于人类的发展极其重要,而森林火灾具有突发性强、频率高等特点,不但威胁人员安全,而且会造成巨大的经济损失。因此,预防火灾已成为各国保护自然资源的首要任务。其中,烟雾是火灾发生的早期征兆,准确及时地识别烟雾的发生,对于减小资源损失、保护生态资源,具有重要意义。火灾早期烟雾检测通常是在检测点布置视觉传感器,实时采集图片或者视频信息,由人工判断是否发生火灾,具有人工成本大、漏判率高等缺点。针对上述问题,本文采用深度学习算法,分别从基于图片识别和基于视频识别,对自建数据集进行深度网络模型的建立。并针对烟雾视频中帧与帧之间的时序性特征,提出了基于视频的烟雾识别网络模型,以期探索深度学习技术在林火早期烟雾监测场景中的应用可行性。本文的主要工作包括以下几个方面:（1）数据集建立方面。主要以人工采集和当前公开数据库相结合的方式,建立烟雾图像数据集和视频数据集;（2）基于图像方面。深入研究深度学习网络模型结构,利用Faster R-CNN与SSD网络对烟雾图像进行烟雾识别检测,通过实验对比发现,在烟雾识别领域Faster R-CNN型网络的准确率要优于SSD型网络。（3）基于视频方面。着重考虑到...
【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１公开数据库林火烟雾视频截图??Ｆｉｇｕｒｅ２．１?Ｖｉｄｅｏ?Ｄｉｓｐｌａｙ?ｏｆ?Ｆｏｒｅｓｔ?Ｆｉｒｅ?Ｓｍｏｋｅ?ｉｎ?Ｏｐｅｎ?Ｄａｔａｂａｓｅ??
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【参考文献】：
期刊论文
[1]循环神经网络研究综述[J]. 杨丽,吴雨茜,王俊丽,刘义理. 计算机应用. 2018(S2)
[2]基于长短期记忆和卷积神经网络的语音情感识别[J]. 卢官明,袁亮,杨文娟,闫静杰,李海波. 南京邮电大学学报(自然科学版). 2018(05)
[3]基于CNN和LSTM混合模型的人体跌倒行为研究[J]. 厍向阳,苏学威. 计算机应用研究. 2019(12)
[4]基于加权词向量和LSTM-CNN的微博文本分类研究[J]. 马远浩,曾卫明,石玉虎,徐鹏. 现代计算机(专业版). 2018(25)
[5]基于长短期记忆网络的售电量预测模型研究[J]. 方志强,王晓辉,夏通. 电力工程技术. 2018(03)
[6]基于多流CNN-LSTM网络的群体情绪识别[J]. 卿粼波,熊文诗,周文俊,熊珊珊,吴晓红. 计算机应用研究. 2018(12)
[7]基于深度迁移学习的烟雾识别方法[J]. 王文朋,毛文涛,何建樑,窦智. 计算机应用. 2017(11)
[8]基于视频的林火烟雾识别方法[J]. 范一舟,马洪兵. 清华大学学报(自然科学版). 2015(02)
[9]基于视频图像的林火烟雾检测方法[J]. 周辉. 森林防火. 2014(04)
[10]基于视频的林火烟雾识别算法研究[J]. 林宏,刘志刚,赵同林,张雁. 安全与环境学报. 2013(02)
博士论文
[1]基于序列深度学习的视频分析：建模表达与应用[D]. 沈旭.中国科学技术大学 2017
[2]基于深度学习的文本表示与分类方法研究[D]. 闫琰.北京科技大学 2016
[3]基于光流法火灾烟雾视频图像识别及多信息融合探测算法研究[D]. 于春雨.中国科学技术大学 2010
硕士论文
[1]基于视觉显著性的视频关键帧提取技术研究[D]. 荣金莉.南京邮电大学 2018
[2]基于时空特征深度学习的新生儿疼痛表情识别[D]. 洪强.南京邮电大学 2018
[3]基于长短时记忆神经网络的异常行为识别研究[D]. 王雁飞.四川师范大学 2018
[4]基于深度学习的知乎标题的多标签文本分类[D]. 张闯.北京交通大学 2018
[5]基于CNN-RNN的微表情识别[D]. 王思宇.哈尔滨工程大学 2018
[6]基于快速SSD深度学习算法的机器人抓取系统研究[D]. 王欣.武汉科技大学 2018
[7]基于时空域深度神经网络的视频烟雾检测研究[D]. 薛继光.西南交通大学 2018
[8]面向复杂场景的烟雾检测研究与实现[D]. 殷梦霞.北京交通大学 2018
[9]基于视频图像的烟雾检测技术研究[D]. 周文忠.南京理工大学 2018
[10]基于CNN-RNN的视频事件分类[D]. 肖廷汉.哈尔滨工程大学 2018
本文编号：3396602
【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１公开数据库林火烟雾视频截图??Ｆｉｇｕｒｅ２．１?Ｖｉｄｅｏ?Ｄｉｓｐｌａｙ?ｏｆ?Ｆｏｒｅｓｔ?Ｆｉｒｅ?Ｓｍｏｋｅ?ｉｎ?Ｏｐｅｎ?Ｄａｔａｂａｓｅ??
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【参考文献】：
期刊论文
[1]循环神经网络研究综述[J]. 杨丽,吴雨茜,王俊丽,刘义理. 计算机应用. 2018(S2)
[2]基于长短期记忆和卷积神经网络的语音情感识别[J]. 卢官明,袁亮,杨文娟,闫静杰,李海波. 南京邮电大学学报(自然科学版). 2018(05)
[3]基于CNN和LSTM混合模型的人体跌倒行为研究[J]. 厍向阳,苏学威. 计算机应用研究. 2019(12)
[4]基于加权词向量和LSTM-CNN的微博文本分类研究[J]. 马远浩,曾卫明,石玉虎,徐鹏. 现代计算机(专业版). 2018(25)
[5]基于长短期记忆网络的售电量预测模型研究[J]. 方志强,王晓辉,夏通. 电力工程技术. 2018(03)
[6]基于多流CNN-LSTM网络的群体情绪识别[J]. 卿粼波,熊文诗,周文俊,熊珊珊,吴晓红. 计算机应用研究. 2018(12)
[7]基于深度迁移学习的烟雾识别方法[J]. 王文朋,毛文涛,何建樑,窦智. 计算机应用. 2017(11)
[8]基于视频的林火烟雾识别方法[J]. 范一舟,马洪兵. 清华大学学报(自然科学版). 2015(02)
[9]基于视频图像的林火烟雾检测方法[J]. 周辉. 森林防火. 2014(04)
[10]基于视频的林火烟雾识别算法研究[J]. 林宏,刘志刚,赵同林,张雁. 安全与环境学报. 2013(02)
博士论文
[1]基于序列深度学习的视频分析：建模表达与应用[D]. 沈旭.中国科学技术大学 2017
[2]基于深度学习的文本表示与分类方法研究[D]. 闫琰.北京科技大学 2016
[3]基于光流法火灾烟雾视频图像识别及多信息融合探测算法研究[D]. 于春雨.中国科学技术大学 2010
硕士论文
[1]基于视觉显著性的视频关键帧提取技术研究[D]. 荣金莉.南京邮电大学 2018
[2]基于时空特征深度学习的新生儿疼痛表情识别[D]. 洪强.南京邮电大学 2018
[3]基于长短时记忆神经网络的异常行为识别研究[D]. 王雁飞.四川师范大学 2018
[4]基于深度学习的知乎标题的多标签文本分类[D]. 张闯.北京交通大学 2018
[5]基于CNN-RNN的微表情识别[D]. 王思宇.哈尔滨工程大学 2018
[6]基于快速SSD深度学习算法的机器人抓取系统研究[D]. 王欣.武汉科技大学 2018
[7]基于时空域深度神经网络的视频烟雾检测研究[D]. 薛继光.西南交通大学 2018
[8]面向复杂场景的烟雾检测研究与实现[D]. 殷梦霞.北京交通大学 2018
[9]基于视频图像的烟雾检测技术研究[D]. 周文忠.南京理工大学 2018
[10]基于CNN-RNN的视频事件分类[D]. 肖廷汉.哈尔滨工程大学 2018
本文编号：3396602
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3396602.html
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