典型文献
基于稠密连接和非局部运算的烟雾识别方法
文献摘要：
烟雾图像检测已经成为早期火灾预警的主要技术手段之一,为了提升烟雾识别准确率和运算效率,提出基于稠密连接和非局部运算的深度卷积神经网络用于烟雾识别.首先,设计深度网络中卷积层间的稠密连接机制,构建稠密基本块,增强信息流通和特征重利用,同时也减少模型参数量.然后,为了进一步考虑烟雾图像的全局信息,将非局部运算与稠密基本块中的卷积运算相结合,构建稠密和非局部基本卷积块.最后,利用已经构建的若干个稠密和非局部基本卷积块搭建用于烟雾识别的深度卷积神经网络.在已经公开的烟雾图像数据库上进行性能评估,实验结果表明:所提出的基于稠密连接和非局部运算的烟雾识别方法以不到1M的模型参数量取得了更令人满意的性能.
文献关键词：
烟雾识别;卷积神经网络(CNN);稠密连接;非局部运算;火灾检测
中图分类号：
作者姓名：
巩家昌;李齐杰
作者机构：
中国刑事警察学院声像资料检验技术系,沈阳110854
文献出处：
引用格式：
[1]巩家昌;李齐杰-.基于稠密连接和非局部运算的烟雾识别方法)[J].科学技术与工程,2022(20):8734-8738
A类：
非局部运算,特征重利用
B类：
稠密连接,烟雾识别,图像检测,早期火灾,火灾预警,主要技术,识别准确率,运算效率,深度卷积神经网络,设计深度,深度网络,卷积层,连接机制,基本块,强信息,信息流,模型参数量,全局信息,卷积运算,若干个,图像数据库,性能评估,1M,令人满意,火灾检测
AB值：
0.240242
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