深度学习在图像火灾检测中的应用与优化
Journal: Advances in Computer and Autonomous Intelligence Research DOI: 10.12238/acair.v3i1.11909
Abstract
在现代化社会背景下,人工智能技术飞速发展,“深度学习”的概念在各个专业领域中均有应用。火灾检测作为保障国家财产、人民群众生命安全的关键性措施,也由此得到了深入发展,作为“深度学习”的一个关键性应用方向,图像火灾检测工作也在当前的背景下获得了更多的理论和实践探索,形成了一些经验和成果。在本文中,将以此为背景,阐述深度学习在图像火灾检测中的应用与优化策略,期望能够为相关行业的从业人员提供理论参考。
Keywords
深度学习；图像火灾检测；应用策略；优化方向
Full Text
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[1] 储鑫.基于深度学习的图像识别模型在农业生产中的应用研究[D].东华理工大学,2023.
[2] 王安鼎.基于深度学习的无人机森林火灾图像检测算法研究[D].中国民用航空飞行学院,2023.
[3] 唐锐.基于深度学习的火灾检测方法研究[D].安徽建筑大学,2023.
[4] 魏华章.背景差分与分组混洗卷积策略优化下的火灾图像检测算法研究[D].安徽理工大学,2024.
[5] 刘天亮.基于深度学习和自相似的物流安全场景创建早期火灾检测教学演示平台的研究[J].物流科技,2023,46(16):151-155.
[6] 李娜.浅谈森林火灾检测算法[J].消防界(电子版),2024,10(6):120-122.
[7] 何豪,王杰军.基于经典深度卷积神经网络算法的火灾图像识别方法[J].常州工学院学报,2023,36(4):20-25.
[8] 王丽霞,夏雪,高凡,等.深度学习在森林火灾检测中的研究进展[J].林产工业,2023,60(11):88-92.
[9] 高宇阳.基于深度学习的图像识别在软件工程中的应用[J].中国宽带,2023,19(8):136-138.
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