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基于深度卷积长短期记忆网络的森林火灾烟雾检测模型
卫鑫, 武淑红, 王耀力
计算机应用
2019, 39 (10):
2883-2887.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040707
针对采样的每帧烟雾特征具有极大的相似性，以及森林火灾烟雾数据集相对较小且单调等问题，为充分利用烟雾的静态与动态信息来达到预防森林火灾的目的，提出一种深度卷积集成式长短期记忆网络（DC-ILSTM）模型。首先，使用在ImageNet数据集上预训练好的VGG-16网络进行基于同构数据的特征迁移，以有效提取出烟雾特征；其次，基于池化层与长短期记忆网络（LSTM）提出一种集成式长短期记忆网络（ILSTM），并利用ILSTM分段融合烟雾特征；最后，搭建一种可训练的深度神经网络模型用于森林火灾烟雾检测。烟雾检测实验中，与深卷积长递归网络（DCLRN）相比，DC-ILSTM在最佳效率下以10帧的优势检测到烟雾，而且在测试准确率上提高了1.23个百分点。实验结果表明，DC-ILSTM在森林火灾烟雾检测中有很好的适用性。
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