论文部分内容阅读
针对传统图像处理和浅层机器学习的火灾识别中准确率不太高、特征难以提取等问题,提出一种基于卷积神经网络的火灾识别算法。首先将图片数据集转化为快速HSI色彩格式,增加图片视觉特性,便于深度学习提取火焰特征;然后采用Inception_Resnet_V2卷积神经网络结合可变形卷积网络(DCN)对数据集进行训练提取特征,提高卷积神经网络对目标几何变化的适应和建模能力;最后使用支持向量机(SVM)分批次训练提取到的特征来进行分类。实验结果表明,与传统图像处理和其他深度学习识别算法相比,所提算法准确率高、泛化能力强、