一种火灾图像深度学习模式识别方法

摘要

本发明公开了一种火灾图像深度学习模式识别方法，包括以下步骤：对火灾图像的测试样本与训练样本进行预处理；设计基于改进的GoogleNet深度学习网络，主要通过训练让网络自动提取特征以排除人工的痕迹；使用深层特征训练分类器并对火灾测试样本识别。本发明将图像多尺度卷积融合网络应用到火灾图像模式识别技术中，显著提高了网络的训练效率，有效解决了火灾识别方法中遇到的精度和实时性不够理想、网络结构复杂且训练时间长和稳定性和鲁棒性差等问题。训练好的网络在3类火灾图像识别精度达到99.2％。