典型文献
基于改进SSD算法的农田烟火图像检测研究
文献摘要：
针对传统的烟火检测方法在农田等复杂场景、 干扰较多的环境下检测性能低的问题,在经典SSD模型基础上,引入残差学习模块对基础VGG16网络进行修改,修改特征金字塔网络结构并在改进SSD模型中构建新的特征金字塔,使用组归一化代替批量归一化进行数据归一化处理.对改进SSD模型与经典SSD模型、YOLOv3模型及Faster R-CNN模型进行对比测试.实验结果表明,改进SSD模型较其他3种模型mAP分别提高18.5％,20.3％和17.7％,FPS分别提高18,30和24.改进SSD模型更契合农田场景下的烟火目标检测,对小目标检测效果更好.
文献关键词：
深度学习;烟雾检测;火焰检测;SSD算法
中图分类号：
作者姓名：
李琳;曹丽英
作者机构：
吉林农业大学信息技术学院, 吉林长春 130118
文献出处：
引用格式：
[1]李琳;曹丽英-.基于改进SSD算法的农田烟火图像检测研究)[J].无线电工程,2022(05):783-789
A类：
B类：
SSD,田烟,图像检测,烟火检测,复杂场景,检测性能,残差学习,学习模块,VGG16,特征金字塔网络结构,批量归一化,数据归一化,归一化处理,YOLOv3,Faster,对比测试,mAP,FPS,小目标检测,检测效果,烟雾检测,火焰检测
AB值：
0.4181
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