時間壓縮軌跡特征識別的火災煙霧檢測
關鍵詞：火災 煙霧 時間壓縮軌跡 特征識別 深度學習
摘要：目的檢測煙霧可以預警火災。視頻監(jiān)控煙霧比傳統(tǒng)的單點探測器監(jiān)控范圍更廣、反應更靈敏,對環(huán)境和安裝的要求也更低。但是目前的煙霧檢測算法,無論是利用煙霧的色彩、紋理等靜態(tài)特征和飄動、形狀變化或者頻域變化等動態(tài)特征的傳統(tǒng)方法,還是采用卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡等深度學習的方法,準確率和敏感性都不高。方法本文著眼于煙霧的升騰特性,根據煙霧運動軌跡的右傾直線特性、連續(xù)流線型特性、低頻特性、煙源固定特性和比例特性,采用切片的方式用卷積神經網絡(CNN)抽取時間壓縮軌跡的動態(tài)特征,用循環(huán)神經網絡(RNN)抽取長程的時間關聯關系,采用分塊的方式提高空間分辨能力,能準確、迅速地識別煙霧軌跡并發(fā)出火災預警。結果對比CNN、C3D(3d convolutional networks)、traj+SVM(trajectory by support vector machine)、traj+RNNs(trajectory by recurrent neural network)和本文方法traj+CNN+RNNs(trajectory by convolutional neural networks and recurrent neural network)以驗證效果。CNN和C3D先卷積抽取特征,后分類。traj+SVM采用SVM辨識視頻時間壓縮圖像中的煙霧軌跡,traj+RNNs采用RNNs分辨煙霧軌跡,traj+CNN+RNNs結合CNN和RNNs識別軌跡。實驗表明,與traj+SVM相比,traj+CNN+RNNs準確率提高了35.2%,真負率提高15.6%o但是深度學習的方法往往計算消耗很大,traj+CNN+RNNs占用內存2.31 GB,網絡權重261 MB,前向分析時幀率49幀/s,而traj+SVM幀率為178幀/s。但與CNN、C3D相比,本文方法較輕較快。為了進一步驗證方法的有效性,采用一般方法難以識別的數據進一步測試對比這5個方法。實驗結果表明,基于軌跡的方法仍然取得較好的效果,traj+CNN+RNNs的準確率、真正率、真負率和幀率還能達到0.853、0.847、0.872和52幀/s,但是CNN.C3D的準確率下降到0.585、0.716。結論從視頻的時間壓縮軌跡可以辨認出煙霧的軌跡,即便是早期的弱小煙霧也
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