研究目的
提出一种结合深度卷积长循环网络（DCLRN）与光流法的新火灾监测方法，用于开放空间环境的实时火灾监测。
研究成果
结合光流法的DCLRN网络在火灾监测中表现良好，能够以较高的准确性和可靠性同时识别火焰和烟雾。然而，对于变化极其缓慢的火情或烟雾，以及与火情具有相似动态特征的场景，仍存在挑战。
研究不足
DCLRN模型需要连续16帧画面才能判定火灾发生，这可能导致检测延迟。该模型也容易误判与火焰具有相似动态特征的场景，例如移动光源和雾化蒸汽。
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[IEEE 2018年第37届中国控制会议(CCC) - 武汉(2018.7.25-2018.7.27)] 2018年第37届中国控制会议(CCC) - 基于深度卷积长时递归网络与光流法的实时火灾检测
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[IEEE 2018年第37届中国控制会议(CCC) - 武汉(2018.7.25-2018.7.27)] 2018年第37届中国控制会议(CCC) - 基于深度卷积长时递归网络与光流法的实时火灾检测
DOI：10.23919/ChiCC.2018.8483118
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
本文提出了一种新型火灾监测方法，该方法构建了深度卷积长循环神经网络（DCLRN），并将DCLRN网络与光流法相结合，用于开放空间环境的实时火灾监测。通过利用火焰的静态和动态特征，实时将火焰RGB图像转换为光流图像，采用卷积神经网络进行空间特征学习，结合一类循环卷积架构进行序列学习，最终实现火灾监测目的。该模型支持端到端训练，适用于大规?；鹪旨嗖馐泳趵斫馊挝?。本研究的创新点在于：首先，据我们所知首次提出DCLRN网络，并将其与光流法结合应用于火灾监测；其次，该方法能同时检测烟雾和火焰；最后，可实现火灾发生时的即时检测，达成早期预警。实验证明，DCLRN结合光流图像在火灾监测视频的检测识别中具有良好准确性和可靠性，在更具挑战性的数据集上也表现出优异性能。
作者：
Chao Hu，Peng Tang，WeiDong Jin，ZhengWei He，Wei Li
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