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基于多尺度特征融合的消防车通道占用检测

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针对屡禁不止的消防车通道占用、堵塞的问题,为保"生命通道"时时畅通,消防部门定时开展消防车通道安全隐患检查工作变得尤为重要,然而人工巡检消防车通道除了投入成本大、效率低等问题外更存在执法力量不足、取证不便、执法告知不易等难点,致使该问题具备隐患动态的特点.对此,该文提出一种基于多尺度特征融合网络的消防车通道占用检测算法和光照补偿模块.首先对图像特别在夜晚场景下进行亮度优化,在图像过亮或过暗的区域实现像素点亮度局部自适应调整,再使用多个分支提取不同尺度图像的特征,并通过注意机制进行优化,最后进行特征融合.通过语义分割得到目标区域的消防车通道和车辆信息后,利用占用判定算法实现消防车通道的占用检测.经验证,该方法在相关数据集上白天和夜晚场景检测准确率分别达到了97%和85.2%,兼具实时性、高效性等优点,能有效降低消防车通道占用检查难度与成本.
Fire Truck Passages Occupancy Detection Based on Multi-scale Feature Fusion

张鑫、陈黎

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武汉科技大学 计算机科学与技术学院,湖北 武汉 430065

武汉科技大学 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室,湖北 武汉 430065

语义分割 特征融合 注意力机制 消防车通道 占用检测

国家自然科学基金

61773297

2022

计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子:0.621
ISSN:1673-629X
年,卷(期):2022.32(10)
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