【摘 要】
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火灾中烟雾总是先于火焰出现且往往是火灾致死的主要原因,而烟雾浓度是烟雾的本质特征之一,是衡量火灾严重程度和火灾检测的重要标准,因此烟雾浓度测量对火灾检测有重要意义。现有基于视频图像测量烟雾浓度的方法主要通过人工提取特征,并且需要已知环境的大气光、背景等外界条件,不能独立实现烟雾浓度测量,并且容易造成误判。为了提高烟雾浓度测量方法的直接性和实用性,本文首先通过无监督光流模型实现烟雾候选区域分割,然后
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火灾中烟雾总是先于火焰出现且往往是火灾致死的主要原因,而烟雾浓度是烟雾的本质特征之一,是衡量火灾严重程度和火灾检测的重要标准,因此烟雾浓度测量对火灾检测有重要意义。现有基于视频图像测量烟雾浓度的方法主要通过人工提取特征,并且需要已知环境的大气光、背景等外界条件,不能独立实现烟雾浓度测量,并且容易造成误判。为了提高烟雾浓度测量方法的直接性和实用性,本文首先通过无监督光流模型实现烟雾候选区域分割,然后在烟雾候选区域通过双通道深度卷积神经网络实现烟雾浓度直接测量。该方法的主要研究内容及创新点如下:（1）烟雾候选区域选择。本文提出一种基于深度学习无监督光流的烟雾候选区域选择算法FPFlow,无需带标注的光流真值,实现烟雾候选区域分割。FPFlow分为特征金字塔网络、无监督训练模块和光流估计网络三部分,利用亮度恒定约束和平滑假设约束等传统光流估计中的先验知识构建无监督损失函数,计算前后光流一致性估计遮挡区域,通过停止遮挡区域的遮罩处梯度来减小模型震荡,对图像大小进行裁剪实现持续自我监督以提高网络性能,并通过膨胀卷积在不缩小特征图尺寸的同时扩大卷积核感受野。实验分析表明,该算法对烟雾候选区域分割的mIOU可达71.04%,PA可达89.56%,与现有流行的无监督光流方法比较,在性能上有较大的优势。（2）烟雾浓度直接测量。通过烟雾光学模型,得到背景图像、当前视频帧、环境参数和烟雾浓度之间的烟雾化方程,根据烟雾化方程建立烟雾图像与其浓度数值的对应关系,进而依据该关系建立烟雾浓度数据集,最后构造双通道深度卷积神经网络MCNN。MCNN中采用1*1卷积进行通道数据融合,并引入跳跃连接使神经网络可训练得更深,其中也引入自注意力机制以自动学习隐含特征的重要程度,最后将两个通道提取到的特征进行合并,获得综合测量结果。实验分析表明,MCNN测量烟雾浓度的MAE可低至0.0377,与现有相关方法比较,表现出了更优的综合性能。综上所述,本方法通过无监督光流网络模型实现烟雾候选区域确认,根据烟雾化方程自建烟雾浓度数据集,最后通过双通道深度卷积神经网络实现烟雾浓度的直接测量,具备较高的检测精度和检测效率。
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