| 基于CNN的视频火焰识别及模型剪枝 |
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| 引用本文： | 杨植凯,卜乐平,王腾,欧阳继能,袁鹏. 基于CNN的视频火焰识别及模型剪枝[J]. 海军工程大学学报, 2020, 32(3): 102-107. DOI: 10.7495/j.issn.1009-3486.2020.03.017 |
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| 作者姓名： | 杨植凯 卜乐平 王腾 欧阳继能 袁鹏 |
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| 作者单位： | 海军工程大学 电气工程学院,武汉 430033,海军工程大学 电气工程学院,武汉 430033,海军工程大学 电气工程学院,武汉 430033,海军工程大学 电气工程学院,武汉 430033,海军工程大学 电气工程学院,武汉 430033 |
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| 摘 要： | 针对目前火焰识别仅用单帧图像判断是否起火准确率低的缺点,引入视频识别的方法,通过提取火焰的运动信息提升卷积神经网络(CNN)识别微小火焰的准确率。首先,在CNN Resnet18的最后一层添加3D卷积层,突出火焰的运动特性,抑制其他形式的运动;然后,对该模型进行剪枝处理,压缩网络参数。实验结果表明:在剪去90%卷积核的情况下,该模型准确率仍然保持在86.4%的较高水平,最小可以识别大小为20×30像素的火焰。
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| 关 键 词： | 火焰识别 卷积神经网络 3D卷积 模型剪枝 |
Flame video recognition based on CNN and model pruning |
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| YANG Zhi-kai,BU Le-ping,WANG Teng,OUYANG Ji-neng,YUAN Peng. Flame video recognition based on CNN and model pruning[J]. Journal of Naval University of Engineering, 2020, 32(3): 102-107. DOI: 10.7495/j.issn.1009-3486.2020.03.017 |
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| Authors: | YANG Zhi-kai BU Le-ping WANG Teng OUYANG Ji-neng YUAN Peng |
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