【摘 要】
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在火灾发生初期,若对火源进行探测、预警以及定位就可以有效地保障人员的安全,避免财产损失.然而,由于火源现场环境复杂且存在诸多潜在风险,传统监控系统易出现漏判、误判等问题.随着图像识别技术的不断发展,利用图像增强以及深度学习的方法,基于YOLO v3搭建火源预警监控系统,可有效提高传统监控方法的检测准确率.同时,采用虚拟现实仿真以及图像滤波等方法进行增广,既保障高质量的训练数据集收集和准确标注,又可以实现识别多样性.在416×416的输入尺寸下,该系统满足火源检测需求,且在光线不佳、小目标等复杂环境下,该系
【基金项目】
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国家工信部智能制造综合标准化与新模式专项项目(GXSP20181001),福建省市场监督局科技项目(FJMS2020012)。
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在火灾发生初期,若对火源进行探测、预警以及定位就可以有效地保障人员的安全,避免财产损失.然而,由于火源现场环境复杂且存在诸多潜在风险,传统监控系统易出现漏判、误判等问题.随着图像识别技术的不断发展,利用图像增强以及深度学习的方法,基于YOLO v3搭建火源预警监控系统,可有效提高传统监控方法的检测准确率.同时,采用虚拟现实仿真以及图像滤波等方法进行增广,既保障高质量的训练数据集收集和准确标注,又可以实现识别多样性.在416×416的输入尺寸下,该系统满足火源检测需求,且在光线不佳、小目标等复杂环境下,该系
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