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基于特征分析的卷积神经网络烟雾识别

         

摘要

针对烟雾特征提取误差较高的问题,提出了一种烟雾特征与卷积神经网络结合(Characteristic Analysis Net_CNN,CAN_CNN)算法.CAN_CNN算法包含特征分析与目标识别两部分.特征分析部分主要利用烟雾的运动方向特征与颜色特征过滤烟雾图像中的其他运动物体,目标识别利用卷积神经网络获取烟雾深层次特征完成烟雾识别.与经典卷积神经网络算法进行性能对比,该算法在检测准确率方面有了一定的提升.

著录项

  • 来源
    《无线电工程》 |2021年第7期|526-533|共8页
  • 作者单位

    河北省胸科医院 河北 石家庄 050000;

    河北省肺病重点实验室 河北 石家庄 050000;

    河北省结核病防治院 河北 石家庄 050000;

    河北省肺癌防治研究中心 河北 石家庄 050000;

    河北科技大学 信息学院 河北 石家庄 050000;

    河北省卫生和计划生育委员会 统计信息中心 河北 石家庄 050000;

    河北科技大学 信息学院 河北 石家庄 050000;

    河北科技大学 信息学院 河北 石家庄 050000;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP391.41;
  • 关键词

    烟雾检测识别; 运动特征; 颜色特征; 结构相似性; 卷积神经网络;

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