專(zhuān)利名稱(chēng)：一種基于CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像火焰識(shí)別系統(tǒng)專(zhuān)利類(lèi)型：發(fā)明專(zhuān)利
發(fā)明人：裴瑞宏，朱江，葉威，韓暢，齊振濤，張浩宇，王虹林
申請(qǐng)?zhí)枺篊N201710148649.1
申請(qǐng)日：20170310
公開(kāi)號(hào)：CN106934404A
公開(kāi)日：
20170707
專(zhuān)利內(nèi)容由知識(shí)產(chǎn)權(quán)出版社提供
摘要：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像火焰識(shí)別系統(tǒng)，包括用于識(shí)別火焰的CNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其包括3個(gè)CNN子網(wǎng)絡(luò)，分別為CNN子網(wǎng)絡(luò)1、CNN子網(wǎng)絡(luò)2和CNN子網(wǎng)絡(luò)3；3個(gè)CNN 子網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)分別為大小為m×n的RGB圖像分解為R、G和B的三個(gè)通道數(shù)據(jù)；每個(gè)CNN子網(wǎng)絡(luò)包括4個(gè)卷積層、3個(gè)池化層、1個(gè)全連接層和1個(gè)子網(wǎng)絡(luò)輸出層。本發(fā)明在火焰圖像數(shù)據(jù)尚未形成大數(shù)據(jù)集的當(dāng)下，訓(xùn)練得到的CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別率和魯棒性高；即使獲取得到的火焰圖像存在位移、縮放及其他形式扭曲不變性，也有較好識(shí)別效果；避免了顯示的特征抽取，而隱式地從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)，避免了火焰出現(xiàn)的場(chǎng)合、形式不一樣，造成的識(shí)別錯(cuò)誤。
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