基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯火災(zāi)識別算法改進(jìn)

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摘 要：針對傳統(tǒng)電梯火災(zāi)識別算法存在的識別率低、延遲大等問題，本文提出一種改進(jìn)的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯火災(zāi)識別方法。通過融合RGB-HSV雙色彩空間對疑似火災(zāi)區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理和分割，采用改進(jìn)的VGG16網(wǎng)絡(luò)提取深層特征，并結(jié)合注意力機(jī)制增強(qiáng)關(guān)鍵區(qū)域特征表達(dá)。試驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法在電梯火災(zāi)識別準(zhǔn)確率達(dá)到95.8%，處理速度為12f/s，對不同光照、煙霧干擾具有較強(qiáng)的魯棒性，可為電梯火災(zāi)早期預(yù)警提供更可靠的技術(shù)支持。（剩余4808字）