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1. 基于Faster R-CNN的颜色导向火焰检测
黄杰, 巢夏晨语, 董翔宇, 高云, 朱俊, 杨波, 张飞, 尚伟伟
计算机应用    2020, 40 (5): 1470-1475.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101737
摘要596)      PDF (947KB)(569)    收藏

基于深度特征的目标检测方法Faster R-CNN在火焰检测任务上存在检测效率低的问题,因此提出了基于颜色引导的抛锚策略。该策略设计火焰颜色模型来限制锚的生成,即利用火焰颜色约束锚的生成区域,从而减少了初始锚的数量,提升了计算效率。为了进一步提高网络的计算效率,将区域生成网络中的卷积层替换成掩膜卷积。为了验证所提方法的检测效果,采用BoWFire和Corsician数据集进行验证。实验结果表明,该方法实际检测速度相较于原Faster R-CNN提高了10.1%,BoWFire上该方法的火焰检测F值为0.87,Corsician上该方法的准确度可达99.33%。所提方法可以提高火焰检测的效率,并能够准确检测图像中的火焰。

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