中文论文
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论文题名
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基于半监督学习的多场景火灾小规模稀薄烟雾检测
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英文题名
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作者
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杨凯博;钟铭恩;谭佳威;邓智颖;周梦丽;肖子佶
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作者单位
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厦门理工学院福建省客车先进设计与制造重点实验室;厦门大学航空航天学院
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期刊名称
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浙江大学学报(工学版)
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CN号
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ISSN
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1008-973X
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出版日期
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2025-01-27
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卷
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期
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页码
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1-12
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中文关键词
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火灾;烟雾检测;深度学习;半监督学习;伪标签;注意力
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英文关键词
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中文摘要
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为了探索高性能的轻量级火灾烟雾检测算法，构建了包含9种火灾场景、3个烟雾类型的图像集MSIFSD，设计了深度卷积神经网络DeepSmoke.针对小规模稀薄烟雾检测困难的的问题，提出高效特征聚合模块PMC2f和部分混合最相关区域自注意力机制模块PM-TF,PM-C2f模块用来整合各层次图像特征的上下文信息，PMTF模块用于强化小规模稀薄烟雾的稀疏特征.针对DeepSmoke在不同场景下适应性不足的问题，提出使用伪标签分类器的半监督训练策略，利用大量未标注数据辅助模型训练，提升多类场景下的检测性能.实验结果表明，该算法针对小规模、稀薄烟雾和普通烟雾的检测准确率分别为88.2%、90.0%和98.3%，综合平均检测准确率为94.2%，均优于现有主流算法，且浮点运算量仅为9.3 G，体现了对边缘设备的友好性.
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英文摘要
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参考文献
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基金
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福建省自然科学基金资助项目(2023J011439,2019J01859)
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