【摘 要】
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本文简要概述公路隧道视频图像检测方法的现状。针对实际应用过程中,检测实时性的需求,提出一种基于动态特征目标检测与深度学习目标识别相结合的视频图像早期火灾检测方法,得到疑似火焰区域。公路隧道中车辆的尾灯以及尾灯反射至墙壁上的反光产生的疑似火焰误报,利用火焰的抖动频率与汽车尾灯等其他干扰光源抖动频率不同的特性进行处理。最后,本文通过将该方法在山西檀树岩隧道和大南山隧道中进行实际应用,验证了该方法的有效
【出 处】
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2022中国消防协会科学技术年会论文集
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本文简要概述公路隧道视频图像检测方法的现状。针对实际应用过程中,检测实时性的需求,提出一种基于动态特征目标检测与深度学习目标识别相结合的视频图像早期火灾检测方法,得到疑似火焰区域。公路隧道中车辆的尾灯以及尾灯反射至墙壁上的反光产生的疑似火焰误报,利用火焰的抖动频率与汽车尾灯等其他干扰光源抖动频率不同的特性进行处理。最后,本文通过将该方法在山西檀树岩隧道和大南山隧道中进行实际应用,验证了该方法的有效性。
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