【摘 要】
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火灾的发生给人类环境带来了极大的威胁,而用于检测火灾的传统探测器性能会受到自身各种参数的影响,因而亟需一种更加高效的火灾检测方法。作为图像处理常用的算法,卷积神经网络（CNN）具有可自动提取图像特征的优点,而VGG16作为CNN常用的架构方式,更是能够深刻体现CNN的深度与其性能之间的关系,因此选用VGG16结构作为新算法的CNN部分。而VGG16模型中用于分类的softmax分类器实质上是将CN
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火灾的发生给人类环境带来了极大的威胁,而用于检测火灾的传统探测器性能会受到自身各种参数的影响,因而亟需一种更加高效的火灾检测方法。作为图像处理常用的算法,卷积神经网络（CNN）具有可自动提取图像特征的优点,而VGG16作为CNN常用的架构方式,更是能够深刻体现CNN的深度与其性能之间的关系,因此选用VGG16结构作为新算法的CNN部分。而VGG16模型中用于分类的softmax分类器实质上是将CNN全连接层的输出进行概率转化,不具有自主学习模型的能力,因而softmax的泛化性不是很高。作为机器学习中最成熟的图像分类工具,支持向量机（SVM）可以根据图像进行模型的训练和学习,能够增强算法的鲁棒性和泛化性。因此,为了能够融合两种算法的优点,考虑使用SVM替代softmax分类器以使模型达到更优的性能,最终形成本文的基于CNN-SVM的新型火灾探测方法。本文实验所使用的火焰图像数据集源于https://collections.durham.ac.uk/files/r2d2-17qp536#.X5F5G2gz Zn K网站上的静态火灾图像开源数据集。通过进行大量的实验对比,结果表明,新型的火灾识别算法在平衡识别准确率与识别速度二者关系上,都比单独使用其中一种结构表现更好,且新算法的鲁棒性和泛化性更高。
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