实时视频烟雾检测

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基本信息

案例ID：158012

技术顾问：陪你度过漫长岁月 - 5年经验 - 武汉大学

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项目名称：实时视频烟雾检测

所属行业：人工智能 - 其他

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案例介绍

火灾，是自然界和人类社会中发生概率最高的灾害之一，严重威胁了人类的生命财产安全，给社会带来了巨大的损失。传统的火灾探测技术是基于各种各样的传感器，如热感应式传感器、烟雾感应传感器及光感应传感器。这种基于传感器的火灾检测技术存在着覆盖范围小，响应速度慢，受环境影响严重等缺陷，不适合户外及高大空间场景的火灾检测。针对传统火灾探测技术存在的缺陷，基于视频处理算法的火灾探测技术应运而生。火灾的发生的前期往往伴随着烟雾的产生，相比于火焰，烟雾更容易进入监控范围。因此，如果能够对视频中的烟雾进行快速准确的检测，可以提高火灾预警速度，有效的减少财产损失和人员伤亡，对火灾预防和扑救有深远的意义。本项目对视频烟雾检测技术进行详细的研究，建立了真实高空监控场景下的烟雾视频数据库；分析了烟雾的运动特性和暗通道特性，融合烟雾动态和静态特征来提取疑似烟雾区域；设计了一个轻量级的卷积神经网络模型自动从烟雾数据中学习出鲁棒的特征，并对疑似烟雾区域进行分类识别，避免了人工设计特征的局限；在训练卷积神经网络模型时，提出了一种新的正则化损失函数----得分聚类损失函数，缓解了过拟合问题，进一步提高了卷积神经网络模型的识别效果。