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智慧消防中卷积神经网络算法的研究与实现
文献摘要：
消防直接关系到社会发展和公众安全.火灾产生的早期阶段准确快速的烟雾检测对预防火灾至关重要.为了提高火灾防控能力,智能评估火灾隐患,在火灾发生初期,及时掌握火灾现状以便为指挥决策提供参考,本文采用基于卷积神经网络算法的烟雾检测.该方法是由静态和动态卷积神经网络组成,能够有效融合卷积神经网络提取的静态激活特征和视频帧之间的运动特征,提高烟雾特征的表示能力.本文以智慧消防为背景,对卷积神经网络算法在火灾发生初期实现可靠的烟雾识别问题进行研究,试验结果表明复杂场景下算法具有良好的稳定性和高效性.
文献关键词：
智慧消防;烟雾检测;卷积神经网络;特征融合
中图分类号：
作者姓名：
殷梦霞;葛楚
作者机构：
中国建筑科学研究院有限公司,北京100013
文献出处：
引用格式：
[1]殷梦霞;葛楚-.智慧消防中卷积神经网络算法的研究与实现)[J].建筑科学,2022(03):41-48
A类：
B类：
智慧消防,神经网络算法,研究与实现,公众安全,早期阶段,准确快速,烟雾检测,防火,火灾防控,防控能力,智能评估,火灾隐患,指挥决策,动态卷积神经网络,有效融合,融合卷积神经网络,视频帧,运动特征,雾特征,示能,烟雾识别,明复,复杂场景,特征融合
AB值：
0.36229
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