计算机工程与应用 ›› 2020, Vol. 56 ›› Issue (21): 194-198.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2006-0194
喻丽春,刘金清
YU Lichun, LIU Jinqing
摘要:
传统火焰检测算法依赖于人工特征工程,具有主观性和盲目性,存在泛化能力差,检测准确率不高等问题。提出一种基于改进Mask R-CNN的火焰图像识别算法,算法在Mask R-CNN的基础上,在特征金字塔引入一条自下向上的特征融合,同时改进了损失函数,使边框定位更准确。在自建的测试数据集上实验表明,改进后算法准确率相对于原先算法识别定位精度更高,检测准确率提升超过5%。