摘要
为实时准确地检测视频监控的火灾信号,减少火灾误报,提出1种基于静态特征和动态行为的火灾检测方法.利用改进的Faster RCNN检测模型,根据可疑火灾区域的颜色特征和空间特征对其进行目标检测和特征降维,与传统的Faster RCNN相比平均检测精度提升5％;利用ILSTM对连续帧中的特征进行累加,对短期内是否发生过火灾进行分类.连续的短期决策在1min内以多数票表决最后决策.结果表明:方法将火灾检测的准确率提升到97.92％,并成功解释火焰和烟雾的时间行为.
基金项目
山东省船舶控制工程与智能系统工程技术研究中心项目(SSCC-2019-0007)
山东省研究生教育计划创新项目(SDYY16032)
NETL
NSTL
维普
万方数据