结合Y^(d)U^(a)V^(a)颜色模型和改进MobileNetV3的视频烟雾检测方法

作     者：刘通 程江华 华宏虎 罗笑冰 程榜 LIU Tong;CHENG Jianghua;HUA Honghu;LUO Xiaobing;CHENG Bang

作者机构：国防科技大学电子科学学院湖南长沙410073 

出 版 物：《国防科技大学学报》 (Journal of National University of Defense Technology)

年 卷 期：2021年第43卷第5期

页      面：80-85页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61303188) 湖南省自然科学基金资助项目(2020JJ4670) 基础加强计划技术领域基金资助项目(2019-JCJQ-JJ-209) 

主　　题：烟雾检测 深度学习 颜色模型 轻量级网络 MobileNet 

摘      要：为降低视频烟雾检测中的虚警率和提升检测效率,提出Y^(d)U^(a)V^(a)颜色模型,该模型可以表征烟雾的空间域分布特性和时间域变化特性。利用该颜色模型快速筛选出疑似烟雾图像块,降低虚警率和提升运算效率。提出改进的MobileNetV3网络结构,用于提取图像深度特征并对疑似烟雾图像块进行分类识别,检测视频中是否存在烟雾。视频烟雾检测仿真结果表明:该方法准确率和检测帧率高,虚警率低。