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基于图像信号处理方法的火灾预警系统设计
文献摘要：
传统的火灾信号预警系统容易遭到自然环境的影响,从而发生信号误读错报、迟报、漏报或者功能失效等问题.而常规的图像火焰检测方法有时无法全面描述火焰特性,因此火焰识别的准确率比较低.本文提出一种基于卷积神经网络AlexNet模型的图像火焰检测算法,它可以更加有效地识别出火焰,实现火灾及时准确的预警效果.实验结果表明该算法可取,同时本研究继续对该算法进行了模型优化,使得火焰识别的准确率高达91％及以上.本研究具有应用于实际火灾预警系统的价值.
文献关键词：
火灾预警;图像检测;卷积神经网络;AlexNet模型
中图分类号：
作者姓名：
郝建峰;任国凤;黄婷;梁小瑞
作者机构：
忻州市公安局道路交通安全教育中心;忻州师范学院电子系;忻州市消防救援支队
文献出处：
引用格式：
[1]郝建峰;任国凤;黄婷;梁小瑞-.基于图像信号处理方法的火灾预警系统设计)[J].中国新通信,2022(07):37-39
A类：
B类：
信号处理,火灾预警系统,生信,误读,读错,漏报,功能失效,火焰检测,火焰特性,火焰识别,AlexNet,检测算法,预警效果,可取,模型优化,图像检测
AB值：
0.33059
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