【摘 要】
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近年来,学生宿舍用电安全、火灾预警是校园安全管理工作中的重难点,已成为当下校园智能化领域的研究热点。随着科技的进步,电器的种类逐渐繁多,学生在宿舍内使用恶性负载违章电器,或在宿舍内抽烟、使用明火等行为极易引起火灾,一旦发生火灾将会给学生的生命和财产安全带来巨大的威胁。本文以深度学习方法作为核心技术,结合边缘计算前沿技术,提出一种基于深度学习的校园安全火灾检测方法,该方法能对烟火信息进行实时监测,迅
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近年来,学生宿舍用电安全、火灾预警是校园安全管理工作中的重难点,已成为当下校园智能化领域的研究热点。随着科技的进步,电器的种类逐渐繁多,学生在宿舍内使用恶性负载违章电器,或在宿舍内抽烟、使用明火等行为极易引起火灾,一旦发生火灾将会给学生的生命和财产安全带来巨大的威胁。本文以深度学习方法作为核心技术,结合边缘计算前沿技术,提出一种基于深度学习的校园安全火灾检测方法,该方法能对烟火信息进行实时监测,迅速的发出火灾的预警,同时能准确地检测宿舍违规使用恶性负载电器行为,对于保障校园安全具有重要意义。本文主要的研究工作:（1）针对校园火灾预警问题,提出了一种基于改进FAM-YOLOv4算法的烟火检测方法。针对原始算法参数量和计算量过大,无法在边缘设备达到实时检测的推理速度问题,选取YOLOv4-small模型,使用同步缩小后的Mobile Netv2替代原始的骨干网络,用于提高算法在边缘设备的推理速度。针对烟火目标检测效果差问题,提出一种特征聚合方法（Feature Aggregation Method）方法,同时在网络输出部分引入CBAM注意力机制,提高算法模型捕获全局信息的能力,在训练阶段采用Mosaic和Mixup数据增强方法,提高模型泛化能力。最终改进后的网络相比较原始算法的m AP@0.5和m AP@.5:.95分别提升了1.6%和0.5%,同时在速度上提升了19FPS。（2）针对宿舍内使用恶性负载违章电器,提出一种基于重构Res Net模型的恶性负载检测方法。该方法通过智能插座采集空调和恶性负载电器功率时序数据,使用重构Res Net模型对两种时间序列数据进行分类,从而实现对恶性负载行为的有效监测,进一步减少宿舍楼宇安全隐患,同时也可以作为火灾预警系统的辅助系统。（3）设计并开发基于边缘计算的校园安全火灾检测系统模型。该系统模型采用摄像头捕捉校园内的图像,包含道路、宿舍楼内、教学楼、实验室的实时监控图像,Jetson AGX Xavier边缘端设备通过调用火灾烟火检测算法和恶性负载检测算法,实现对校园内火灾的实时监测。一旦识别出烟火目标或是发现恶性负载行为,则通过边缘端发送报警信息,及时对火灾进行预警。图[36]表[6]参[78]
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