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發(fā)布時(shí)間：2023-10-09 22:02:26 作者：知網(wǎng)小編 來(lái)源：educationmanagementsystem.com
傳統(tǒng)火焰檢測(cè)通常是根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)設(shè)計(jì)特征提取算法,人工提取火焰動(dòng)態(tài)或靜態(tài)特征,然后進(jìn)行火焰識(shí)別。
針對(duì)視頻，若是加上火 博主最近在做一個(gè)基于OpenCV的 火焰檢測(cè) 的項(xiàng)目，不僅可以 檢測(cè) 圖片中的 火焰 ，還可以 檢測(cè) 視頻中的 火焰 ，最后在視頻 檢測(cè) 的基礎(chǔ)上推廣到攝像頭實(shí)時(shí) 檢測(cè) 。 在做這個(gè)項(xiàng)目的時(shí)候，博主參考了很多相關(guān)的文獻(xiàn)，用了很多種不同的 火焰 判據(jù)，并將其進(jìn)行不同組合，從而達(dá)到我們想要的 檢測(cè) 效果。
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火焰檢測(cè)相對(duì)于傳統(tǒng)方式而言，對(duì)火焰有著更高的精確率與召回率。 可以大大的降低系統(tǒng)的誤報(bào)率。 這也是我現(xiàn)在所研究的一個(gè)重點(diǎn)方向。 對(duì)于深度學(xué)習(xí)的重點(diǎn)可能會(huì)在改善現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，改進(jìn)loss…可能一個(gè)新的想法就可以讓你創(chuàng)造一個(gè)新傳奇。
