基于语义分割的船舶机舱初期火灾识别算法
作者机构:大连海事大学轮机工程学院辽宁大连116026 大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026 大连海事大学船舶电气工程学院辽宁大连116026
基 金:辽宁省教育厅高等学校基本科研项目(LJKZ0044) 大连市科技局高层次人才创新项目支持计划(2020RQ013) 中央高校基本科研业务费专项资金(3132020197)
出 版 物:《船海工程》 (Ship & Ocean Engineering)
年 卷 期:2023年第52卷第5期
页 码:109-114页
摘 要:为了解决经典语义分割模型对船舶机舱初期火灾中小火焰及稀薄烟雾检测能力有限的问题,提出一种改进DeepLabv3+模型算法,通过重新设计DeepLabv3+模型的解码网络,采用上采样倍数为2的近端插值逐步上采样结构,在编码网络采用更大的卷积核以增大模型感受野,并在损失函数上,提出一种新的幂次方损失函数,实验结果表明,改进后的DeepLabv3+模型与原始模型相比,mIoU总体提升了6.26%,并且可进一步提升模型对火灾初期中小火焰及稀薄烟雾的识别性能。
学科分类:1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 081104[081104] 08[工学] 0804[工学-材料学] 0824[工学-林业工程类] 081101[081101] 082401[082401] 0811[工学-水利类]
D O I:10.3963/j.issn.1671-7953.2023.05.021
馆 藏 号:203124156...