基于稠密光流和目标检测的烟雾检测算法

作     者：叶寒雨 李传昌 刘淼 崔国华 张伟伟 YE Hanyu;LI Chuanchang;LIU Miao;CUI Guohua;ZHANG Weiwei

作者机构：上海工程技术大学上海201000 清华大学北京100000 

出 版 物：《电光与控制》 (Electronics Optics & Control)

年 卷 期：2022年第29卷第7期

页      面：108-113页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金(51805312) 

主　　题：烟雾检测 光流 目标检测 SmokeNet 

摘      要：火灾发生的前期往往伴随有不同量的烟雾,故烟雾的高精敏感检测对预防火灾蔓延具有重要作用。针对烟雾检测提出了基于光流估计与目标检测的SmokeNet算法,该算法首先对输入图像的色彩空间进行转换,然后使用光流估计算法LiteFlowNet对烟雾运动进行估计,并使用目标检测算法YOLOv4剔除运动物体干扰,最后通过降噪处理,得到图像中烟雾区域的大小、形状及运动轨迹,即可对烟雾进行评估。在室内烟雾评估实验中,该算法获得了93.53%的检测准确率。