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摘要
利用烟雾检测实现秸秆燃烧检测,针对传统烟雾检测方法中烟雾特征提取难、卷积神经网络方法检测准确率低等问题,提出了FBF神经网络的秸秆燃烧烟雾检测方法。神经网络提取特征时,低层网络的特征语义信息比较少,目标位置准确;高层的特征语义信息比较丰富,目标位置比较粗略,对特征图采用自下而上的提取、自上而下和横向连接融合的方法。在保证较大特征被提取利用的情况下,使得较小的特征有更好的学习及利用,提高了烟雾识别的准确率。与现有的卷积神经网络模型进行对比,实验结果表明该方法具有较高的检测准确率。相比Faster RCNN检测网络,检测准确率提高了10%,误报率降低了16.2%。
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单位湖北城市建设职业技术学院; 武汉纺织大学
