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合成图像增强深度域适应的视频感烟探测

作者:信息室 来源:信息室 浏览次数: 日期:2021-11-24 打印

合成图像增强深度域适应的视频感烟探测

作者Gao Xu, Qixing Zhang, Gaohua Lin, Jinjun Wang, Yongming Zhang

摘要:本文提出了一种用于提取烟气特征的深度域适应视频烟气探测方法。由于烟气图像样本在尺寸及多样性上的限制,我们系统地开发了具有多种烟气形状、背景及照明条件的合成烟气图像用于深度CNN训练。考虑合成与真实烟气图像之间的外观差距(数据集偏差),完全由真实图像集开展试验会导致训练模型性能显著下降,我们建立了基于域适应的深层架构,混淆合成与真实烟气图像的特征提取分布。

该方法拓宽了烟气图像样本的域不变特征空间。相比于直接使用合成和真实图像数据集的训练模型,利用非吸烟图像特征分布训练模型的识别率显著提高。通过开展实验,不同设计选择的深度架构被应用于感烟探测器中。最终框架可乎的关于试验集的满意度结果。相信该方法具有强健的鲁棒性,并能提供视频感烟探测的新方向。

关键词:合成烟气图像、深度架构、域适应、特征分布



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