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申请/专利权人：成都信息工程大学
摘要：本发明公开了一种基于时空特征融合的轻量型烟雾识别的方法，所诉方法首先构建时空特征融合的轻量型的深度学习网络TSNet，该网络包含浅层空间特征提取模块和时空特征提取模块。并以该网络为基础构建基于时空特征融合的轻量型的烟雾识别模型。在该模型中，首先利用TSNet内的浅层空间特征提取模块提取单帧图片的局部空间特征，并将其抽象化并一步步降低特征图分辨率。在通过时空特征提取模块利用改良的probsparseself‑attention分别提取多帧烟雾图片间的时序特征以及单帧烟雾图片的深层抽象特征，同时在该模块中将提取到的烟雾时序特征和深层空间特征经行进一步的融合，从而得到最终的识别结果。采用基于时空特征融合的轻量型烟雾识别的方法，提升针对烟雾的识别准确率，精确率和误警率。
主权项：1.一种基于时空特征融合的轻量型烟雾识别的方法，其特征在于：包括以下步骤：1：首先将视频数据进行处理，得到视频数据帧序列；2：构建一种时空特征融合的轻量型的深度学习网络ASpatiotemporalfeaturefusiondeepnewwork，TSNet，该网络包含浅层空间特征提取模块和时空特征提取模块；3：利用步骤2中构建的TSNet网络构建基于时空特征融合的轻量型的烟雾识别模型；4：利用步骤3中构建的基于时空特征融合的轻量型的烟雾识别模型对视频数据帧序列进行处理，得到烟雾识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都信息工程大学 一种基于时空特征融合的轻量型烟雾识别的方法
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