一种基于CNN卷积神经网络的图像火焰识别系统[发明专利]

更新时间:2023-06-07 00:10:49 阅读： 评论：0

专利名称：一种基于CNN卷积神经网络的图像火焰识别系统专利类型：发明专利

发明人：裴瑞宏，朱江，叶威，韩畅，齐振涛，张浩宇，王虹林

申请号：CN201710148649.1

申请日：20170310

公开号：CN106934404A

公开日：

20170707

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公开了一种基于CNN卷积神经网络的图像火焰识别系统，包括用于识别火焰的CNN 神经网络，其包括3个CNN子网络，分别为CNN子网络1、CNN子网络2和CNN子网络3；3个CNN 子网络的输入数据分别为大小为m×n的RGB图像分解为R、G和B的三个通道数据；每个CNN子网络包括4个卷积层、3个池化层、1个全连接层和1个子网络输出层。本发明在火焰图像数据尚未形成大数据集的当下，训练得到的CNN神经网络识别率和鲁棒性高；即使获取得到的火焰图像存在位移、缩放及其他形式扭曲不变性，也有较好识别效果；避免了显示的特征抽取，而隐式地从训练数据中进行学习，避免了火焰出现的场合、形式不一样，造成的识别错误。

申请人：深圳市瀚晖威视科技有限公司

地址：518000 广东省深圳市南山区白石洲沙河工业区B8栋3楼

国籍：CN

代理机构：深圳市中科创为专利代理有限公司

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