消防科学与技术 ›› 2020, Vol. 39 ›› Issue (12): 1770-1772.
李富强,瞿航,徐宁一,朱文超
LI Fu-qiang, QU Hang, XU Ning-yi, ZHU Wen-chao
Ningbo power supply company of State Grid Zhejiang Electric Power Co., Ltd., Zhejiang Ningbo 315000, China
摘要:
为了提升变电站消防管理科学化水平,实现视频图片火焰特征提取及识别定位。接入视频监控码流数据,构建基于卷积神经网络的火焰识别模型,进行实时识别火焰特征并预警预报。实验表明,该方法能够自动提取火焰特征,有效提高复杂背景下的火焰识别的准确率,具有良好的鲁棒性和泛化能力,在变电站消防管理中有较大应用前景。