ABSTRACT Det är en utmanande uppgift att känna igen rök från bilder på grund av stora variationer i rökfärg, textur och former. Det finns metoder för att upptäcka rök som har föreslagits, men de flesta av dem är baserade på handgjorda egenskaper. För att förbättra rökdetektionens prestanda föreslår vi en ny djup normalisering och konvolutionella neurala nätverk (DNCNN) med 14 lager för att implementera automatisk funktionsextraktion och klassificering. I DNCNN ersätts traditionella konvolutionslager med normaliserings- och konvolutionslager för att påskynda träningsprocessen och öka rökdetekteringens prestanda. För att minska överbemanning orsakad av obalanserade och otillräckliga träningsprover genererar vi fler träningsprover från ursprungliga träningsdataset genom att använda en mängd olika tekniker för dataförstärkning. Experimentella resultat visar att vår metod uppnådde mycket låga falsklarmfrekvenser under 0,60% med detektionshastigheter över 96,37% på våra rökdatamängder. INDEX TERMS Djupa neurala nätverk, djupinlärning, rökdetektering, bildklassificering.
Till exempel Yin et al. REF föreslog en djup normalisering och konvolutionella neurala nätverk för bildrök detektion.
A Deep Normalization and Convolutional Neural Network for Image Smoke Detection
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}