一种改进DeeplabV3网络的烟雾分割算法

摘要

由于现有的烟雾检测方法大多依靠手工选取特征,往往不能准确地分割出视频图像中的烟雾区域。基于此,提出了改进的DeeplabV3烟雾分割算法。改进的算法在基础编码器网络后添加了特征细化模块来削弱空洞卷积带来的网格效应;针对烟雾这类尺度和姿态多变的非刚性目标,在带有空洞卷积的空间金字塔模块中引入可变形卷积来更好地学习烟雾的形变;为了进一步恢复烟雾的空间细节,提出了通道注意力解码器模块。在烟雾图片数据集的测试下,改进后的模型平均每张图片的预测时间约达到71.73ms,平均像素精确度约达到97.78%,平均交并比约达到91.21%,精度与DeeplabV3模型相比分别提高了0.56%及2.17%,更加适用于烟雾分割。公开的烟雾视频测试结果表明,该模型的检测率高于现有的视频烟雾检测算法,具有一定的实用价值。