【摘 要】
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目前基于卷积神经网络的烟雾检测主要通过若干个有序的卷积层的学习识别烟雾。为了提高烟雾检测的精确度,提出了一种改进的卷积神经网络框架。该框架增加了批量归一化层和轻
【机 构】
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深圳市微纳集成电路与系统应用研究院
【基金项目】
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深圳市科技创新委员会基础研究(学科布局)项目(基20160123)支持
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目前基于卷积神经网络的烟雾检测主要通过若干个有序的卷积层的学习识别烟雾。为了提高烟雾检测的精确度,提出了一种改进的卷积神经网络框架。该框架增加了批量归一化层和轻量级的卷积结构,并提取网络中不同卷积层的特征图进行联合训练。改进卷积神经网络的网络结构更小,训练参数更少。在仿真实验中,对训练数据进行了图像扩增,结果证明了改进的卷积神经网络能够有效提高烟雾识别的准确率和识别速度。
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