[发明专利]一种基于多尺度特征学习网络的火灾图片分类方法在审
| 申请号： | 202011399868.5 | 申请日： | 2020-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN112488213A | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 胡尘;郭金金;袁洢苒;徐晓滨;文成林 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/34;G06N3/04 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的卷积神经网络多尺度分类方法。本发明首先构建训练集和测试集图片，并且给每张图片添加正负标签。其次利用多尺度方法中的下采样运算方法将火灾图像划分为不同尺度的图像块集合。再次分别构建多个尺度的卷积神经网络模型，每个卷积神经网络模型对应着一个尺度的火灾图像。利用多个尺度的火灾图像作为训练数据，对图像像素值进行归一化处理，再分别代入上一步的卷积神经网络模型中进行特征提取。最后将所提取的多尺度的火灾图像的特征进行融合，利用融合的特征对图像进行分类并与标签进行比对。本发明在一定程度上扩充了训练集的数量，还可以提取不同尺度的图片特征，提升了网络训练的效果和图片分类的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 特征 学习 网络 火灾 图片 分类 方法 | ||
【主权项】：
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