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發布時間：2023-10-09 22:02:26 作者：學術小編 來源：m.ld2008.cn
傳統火焰檢測通常是根據先驗知識設計特征提取算法,人工提取火焰動態或靜態特征,然后進行火焰識別。
對于煙霧檢測準確率，Faster R-CNN 接近1。 對于火焰檢測，檢測準確率對于小火是0.99。 對于暗火是0.974。 在此，僅展示靜態圖片，正如ssd的作者所說他只能在7FPS上運行，對于實時火焰檢測來說實在太慢。 我們重點研究YOLO和SSD，后者有更高的FPS而且可以滿足實時火焰檢測的需要。 For YOLO, we test how different layers structure influence the accuracy rate.
針對視頻，若是加上火 博主最近在做一個基于OpenCV的 火焰檢測 的項目，不僅可以 檢測 圖片中的 火焰 ，還可以 檢測 視頻中的 火焰 ，最后在視頻 檢測 的基礎上推廣到攝像頭實時 檢測 。 在做這個項目的時候，博主參考了很多相關的文獻，用了很多種不同的 火焰 判據，并將其進行不同組合，從而達到我們想要的 檢測 效果。
基于卷積神經網絡的火焰檢測相對于傳統方式而言，對火焰有著更高的精確率與召回率。 可以大大的降低系統的誤報率。 這也是我現在所研究的一個重點方向。 對于深度學習的重點可能會在改善現有的網絡結構，改進loss…可能一個新的想法就可以讓你創造一個新傳奇。
