传统视频火灾识别以人工特征为依据和以图像处理技术为主,针对其受复杂背景干扰较大导致误报率较高等缺点,提出一种基于深度学习的火灾识别算法.首先采用混合高斯建模法进行运动检测,然后采用集成学习中Adaboost算法对运动图像进行疑似火灾区域提取,最后采用轻量级神经网络MobileNetv3自动提取疑似火灾区域特征进行火灾识别.仿真结果表明,本算法的平均准确率可达98.1%,平均误报率为4.9%,能适应不同的复杂场景,并且保持较好的实时性.
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