關(guān)鍵詞：火災(zāi) 煙霧 時間壓縮軌跡 特征識別 深度學(xué)習(xí) 

摘要：目的檢測煙霧可以預(yù)警火災(zāi)。視頻監(jiān)控?zé)熿F比傳統(tǒng)的單點探測器監(jiān)控范圍更廣、反應(yīng)更靈敏,對環(huán)境和安裝的要求也更低。但是目前的煙霧檢測算法,無論是利用煙霧的色彩、紋理等靜態(tài)特征和飄動、形狀變化或者頻域變化等動態(tài)特征的傳統(tǒng)方法,還是采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)的方法,準(zhǔn)確率和敏感性都不高。方法本文著眼于煙霧的升騰特性,根據(jù)煙霧運(yùn)動軌跡的右傾直線特性、連續(xù)流線型特性、低頻特性、煙源固定特性和比例特性,采用切片的方式用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)抽取時間壓縮軌跡的動態(tài)特征,用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)抽取長程的時間關(guān)聯(lián)關(guān)系,采用分塊的方式提高空間分辨能力,能準(zhǔn)確、迅速地識別煙霧軌跡并發(fā)出火災(zāi)預(yù)警。結(jié)果對比CNN、C3D(3d convolutional networks)、traj+SVM(trajectory by support vector machine)、traj+RNNs(trajectory by recurrent neural network)和本文方法traj+CNN+RNNs(trajectory by convolutional neural networks and recurrent neural network)以驗證效果。CNN和C3D先卷積抽取特征,后分類。traj+SVM采用SVM辨識視頻時間壓縮圖像中的煙霧軌跡,traj+RNNs采用RNNs分辨煙霧軌跡,traj+CNN+RNNs結(jié)合CNN和RNNs識別軌跡。實驗表明,與traj+SVM相比,traj+CNN+RNNs準(zhǔn)確率提高了35.2%,真負(fù)率提高15.6%o但是深度學(xué)習(xí)的方法往往計算消耗很大,traj+CNN+RNNs占用內(nèi)存2.31 GB,網(wǎng)絡(luò)權(quán)重261 MB,前向分析時幀率49幀/s,而traj+SVM幀率為178幀/s。但與CNN、C3D相比,本文方法較輕較快。為了進(jìn)一步驗證方法的有效性,采用一般方法難以識別的數(shù)據(jù)進(jìn)一步測試對比這5個方法。實驗結(jié)果表明,基于軌跡的方法仍然取得較好的效果,traj+CNN+RNNs的準(zhǔn)確率、真正率、真負(fù)率和幀率還能達(dá)到0.853、0.847、0.872和52幀/s,但是CNN.C3D的準(zhǔn)確率下降到0.585、0.716。結(jié)論從視頻的時間壓縮軌跡可以辨認(rèn)出煙霧的軌跡,即便是早期的弱小煙霧也

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