【摘 要】
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本文对基于DBN-CNN的烟雾识别进行研究。具体研究内容如下:(1)提出一个烟雾生成对抗网络框架SMOKE-GAN来生成模拟的森林火灾烟雾图像进而达到扩充训练样本数据的目的并规避因数据不足而出现的过拟合现象。烟雾生成对抗网络框架SMOKE-GAN由三个网络组成:生成器、判别器和烟雾专用网络。训练卷积神经网络要保证有充足样本,将使用烟雾生成对抗网络框架SMOKE-GAN得到的模拟合成烟雾图像数据集与
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本文对基于DBN-CNN的烟雾识别进行研究。具体研究内容如下:(1)提出一个烟雾生成对抗网络框架SMOKE-GAN来生成模拟的森林火灾烟雾图像进而达到扩充训练样本数据的目的并规避因数据不足而出现的过拟合现象。烟雾生成对抗网络框架SMOKE-GAN由三个网络组成:生成器、判别器和烟雾专用网络。训练卷积神经网络要保证有充足样本,将使用烟雾生成对抗网络框架SMOKE-GAN得到的模拟合成烟雾图像数据集与真实的烟雾图像数据集合并在一起来解决烟雾视频数据缺乏的问题。SMOKE-GAN中的烟雾专用网络利于使得烟雾图像的训练过程更加规范,解决传统GAN易出现对抗性损失的问题。实验结果显示用SMOKE-GAN生成的图像分类为烟雾的正确概率为92.35%。(2)提出GB-DBN来对样本数据进行预处理。在传统DBN中添加Gaussian-Bernoulli RBM进行无监督的逐层优化训练。改进的深度信念网络进行碎片化操作舍去相邻碎片之间所存在的关联,进而使得相邻的特征间冗余性能够保持在一个较低的水平;舍去图像中的干扰信息(噪声等),进而突出图片中有用的信息。经过预处理的图像其中的特征信息更加简明扼要、高效独立,便于卷积神经网络相关参数的初始化。实验结果显示GB-DBN算法模型的分类测试损失率为0.25%。(3)采用DBN-CNN来对森林火灾烟雾进行识别。有些数据量不多、内容不丰富的烟雾识别用卷积神经网络时,层数过多会出现过拟合现象进而会使得探测的准确率降低。本文所构建的深度信念卷积神经网络结构从实验结果显示DBN-CNN算法模型的森林火灾烟雾识别的准确率达到98.52%。
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