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首页 › 人工智能 › 基于 Keras 的烟火检测

基于 Keras 的烟火检测

迦娜王
1年前人工智能
482 0 0

我们常见的在大厦内部安装的烟雾传感器,靠检测物质燃烧后空气中浓度升高的二氧化锡等来报警。视频监控中基于视觉的烟火检测可以覆盖较为广阔的区域,而且适合室外的环境,比如无人机森林防火巡查。

数据   代码,基于 Keras 的烟火检测

昨天 PyImageSearch 网站博主 Adrian Rosebrock 发布了一篇基于Keras的烟火检测博文,将数据和代码公布了,其使用的数据量有限,从效果看并不是可实际部署的烟火检测程序,但对于了解该领域还是很有帮助的。

整体思路

作者将烟火检测看作为图像分类问题,即图像中含有烟火和不含烟火。直接使用CNN网络 SoftMax分类。

数据集

作者使用了两个数据集,含有烟火数据集来自Google搜索“fire”“smoke”返回的图片,并经过手动挑选,共有1315幅图像。

数据   代码,基于 Keras 的烟火检测

不含烟火的数据集来自8-scenes数据集,其类目包括

  • Coast
  • Mountain
  • Forest
  • Open country
  • Street
  • Inside city
  • Tall buildings
  • Highways

可见主要是室外开放场景,总计2688幅图像。

网络结构

作者使用了4个卷积层、2个全连接层 SoftMax分类。

由于烟火检测经常部署于物联网终端等边缘设备,故作者选择使用深度可分离卷积,因为其计算和存储开销小,而且相比标准卷积效果也往往更好一些。

作者的程序和数据组织目录如下:

数据   代码,基于 Keras 的烟火检测

在训练时,为找到更好的初始学习率,使用 Learning Rate Finder 方法,

数据   代码,基于 Keras 的烟火检测

实验结果

经训练的烟火检测网络FireDetectionNet在该数据集上可以达到92%的分类精度:

数据   代码,基于 Keras 的烟火检测

下图为一些正确预测的结果展示:

数据   代码,基于 Keras 的烟火检测

虽然精度看起来挺高了,不过还是有一些明显的错误:

数据   代码,基于 Keras 的烟火检测

作者指出想要取得更好的效果,收集更大和更适合应用场景的数据集是关键。

另外,使用视频进行烟火检测应该可以提高检测的精度,因为燃烧过程明显动态发展的。

总体来说,该文实现了简单的烟火检测Demo,数据和代码完备,对于想要了解体验该方向的朋友是有帮助的。

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