【摘要】：火災(zāi)作為最常見(jiàn)的災(zāi)害之一,嚴(yán)重威脅著人們的生命財(cái)產(chǎn)安全。及時(shí)檢測(cè)火災(zāi)并預(yù)警,一直是火災(zāi)防治領(lǐng)域的重點(diǎn)研究課題。傳統(tǒng)的溫感、煙感、光感等火災(zāi)探測(cè)器檢測(cè)范圍有限,易受外界干擾,難以適應(yīng)復(fù)雜特定環(huán)境的火災(zāi)探測(cè)要求。針對(duì)這類(lèi)問(wèn)題,以視頻圖像處理為基礎(chǔ),結(jié)合淺層機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)相關(guān)理論,設(shè)計(jì)了兩種基于視頻圖像的火災(zāi)檢測(cè)方法:基于淺層機(jī)器學(xué)習(xí),設(shè)計(jì)了一種多特征融合的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)火災(zāi)檢測(cè)方法。首先,使用動(dòng)態(tài)檢測(cè)和顏色判據(jù)分割火災(zāi)的疑似區(qū)域;然后,基于疑似區(qū)域提取火焰的顏色、形狀、紋理等靜態(tài)特征和面積變化率、閃爍頻率等動(dòng)態(tài)特征,組成特征向量;最后,將特征向量傳入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),完成火災(zāi)有無(wú)的判斷。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中,通過(guò)使用正則化因子提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)檢測(cè)方法對(duì)火焰圖像具有較好的識(shí)別效果,能夠?qū)崿F(xiàn)火災(zāi)的檢測(cè)及預(yù)警。基于深度學(xué)習(xí),設(shè)計(jì)了一種融合滑動(dòng)窗口的殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)火災(zāi)檢測(cè)方法。使用卷積網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取圖像上的火焰與煙霧特征信息,利用殘差塊結(jié)構(gòu)避免了深層網(wǎng)絡(luò)中常出現(xiàn)的梯度消失問(wèn)題,同時(shí)結(jié)合滑動(dòng)窗口技術(shù),實(shí)現(xiàn)火災(zāi)圖像的識(shí)別與定位。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中,使用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)初始化網(wǎng)絡(luò)參數(shù),加速網(wǎng)絡(luò)在小樣本情況下的訓(xùn)練過(guò)程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,基于殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)檢測(cè)方法分類(lèi)識(shí)別效果顯著,相比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)準(zhǔn)確率更高,環(huán)境適用性更強(qiáng)。
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TU892;TP391.41
【圖文】：

個(gè)經(jīng)典的３層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，輸入層包含３個(gè)神經(jīng)征；ｃ，、＆和ｘ３；中間為隱藏層，該隱藏層有３個(gè)神經(jīng)元；最經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有兩個(gè)特點(diǎn)，一是網(wǎng)絡(luò)層數(shù)不小于３；二是全連接，上層和下層的神經(jīng)元存在連接關(guān)系。逡逑定用以下數(shù)學(xué)符號(hào)表示相關(guān)概念：逡逑示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，當(dāng)／邋＝邋０時(shí)，表示輸出層；逡逑示第／層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)；逡逑表示第／層的輸入加權(quán)和矩陣，該矩陣大小為１）；逡逑表示第／層的激活值矩陣，該矩陣大小同Ｚ｜／］；逡逑表示第／－７層到第／層神經(jīng)元的權(quán)重矩陣，該矩陣大小為（％，示第／－７層到第／層神經(jīng)元的偏置矩陣，該矩陣大小為（％

Ａｖｅｒａｇｅ邋Ｐｏｏｌｉｎｇ，ＧＡＰ）融合深度特征方法被相關(guān)學(xué)者提出［３９１，大有取代全連接逡逑層之勢(shì)。全局平均池化是指針對(duì)網(wǎng)絡(luò)最后的特征圖執(zhí)行整幅平均池化，這樣每幅逡逑特征圖對(duì)應(yīng)得到一個(gè)輸出，大大減少了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。逡逑３．常用模型逡逑卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展迅速，在過(guò)去的十幾年中，研宄的重點(diǎn)大多集中在如何通逡逑過(guò)有效組合卷積層、池化層等基本結(jié)構(gòu)來(lái)提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性。經(jīng)過(guò)研宄人員逡逑的不懈努力，己先后設(shè)計(jì)了很多具有里程碑意義的經(jīng)典結(jié)構(gòu)模型，如ＬｅＮｅｔ－５、逡逑ＡｌｅｘＮｅｔ、ＶＧＧ、Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ和ＲｅｓＮｅｔ等。逡逑（１）邋ＬｅＮｅｔ－５逡逑ＬｅＮｅｔ－５是由ＬｅＣｕｎ等人在丨９９８年首次提出的一種用于識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字的卷逡逑積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)｜４Ｇ１。該網(wǎng)絡(luò)得益其超高的準(zhǔn)確率，一經(jīng)提出便獲得人們的廣泛關(guān)注，逡逑后來(lái)出現(xiàn)的很多卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大多以它為基礎(chǔ)，ＬｅＮｅｔ－５堪稱(chēng)現(xiàn)代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逡逑鼻祖，其結(jié)構(gòu)模型如圖２－６所示。逡逑Ｃ３邋ｆ邋ｍａｐｓ邋１６＃１０ｋ１０逡逑

邐山東大學(xué)碩士學(xué)位論文邐逡逑網(wǎng)絡(luò)中的某些節(jié)點(diǎn)，降低神經(jīng)元復(fù)雜的互適應(yīng)關(guān)系；逡逑三是構(gòu)造了一種新的層，即局部響應(yīng)歸一化層（Ｌｏｃａｌ邋Ｒｅｓｐｏｎｓｅ邋Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ，逡逑ＬＲＮ），具體操作是在網(wǎng)絡(luò)中找到一個(gè)位置，然后從這個(gè)位置穿過(guò)整個(gè)通道，獲逡逑得一個(gè)數(shù)值序列，再對(duì)這個(gè)數(shù)值序列進(jìn)行歸一化。ＬＲＮ能提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。逡逑（３）邐ＶＧＧ逡逑ＶＧＧ是Ｓｉｍｏｎｙａｎ等人在ＡｌｅｘＮｅｔ基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出的深層卷積網(wǎng)絡(luò)［４２】，其原逡逑理相比ＡｌｅｘＮｅｔ并沒(méi)有太多改進(jìn)，但卻證實(shí)了“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越深越好”的理念。ＶＧＧ逡逑系列一共包含６種模型，常見(jiàn)的有ＶＧＧ－１６，結(jié)構(gòu)如圖２－８所示。逡逑２２１邋ｘ邋２２１邋＊邋：！邋２２邋ｉ％邋２２１邋＊邋０４逡逑

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本文編號(hào)：2763697