[发明专利]采用改进YOLO v3的火灾检测方法有效
| 申请号： | 201910987400.9 | 申请日： | 2019-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN110852347B | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 张为;魏晶晶 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 程毓英 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种采用改进YOLO v3的火灾检测方法，包括步骤如下：构建带有标注和标签的火灾数据集；训练修改后的深度卷积神经网络：对YOLO v3的原特征提取神经网络Darknet‑53进行修改，基于公开数据集预训练修改后的神经网络，保留生成的预训练模型权重，在火灾数据集上加载预训练模型权重对修改后的神经网络进行二次训练，微调神经网络训练参数直至神经网络收敛。 | ||
| 搜索关键词： | 采用 改进 yolo v3 火灾 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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