改进的混合高斯与YOLOv2融合烟雾检测算法

来源：计量学报杂志2019年第5期北京时间：

作者：程淑红,马继勇,张仕军,张典范

摘要：提出一种融合了改进的混合高斯和YOLOv2的烟雾检测算法。首先,针对烟雾的早期特征对混合高斯算法进行改进,有效框定动态目标感兴趣区域,提取出烟雾前景;在此基础上将烟雾检测转换为回归问题,利用端对端目标检测算法YOLOv2训练烟雾数据集,进行二次检测和筛选,最终框定出烟雾发生区域的具体位置和范围,满足对不同场景火灾烟雾的有效检测。实验结果表明,融合算法改善了烟雾区域的检测效果,提高准确性并有效降低烟雾误检率。

关键词：计量学; 烟雾检测; 火灾烟雾; 混合高斯算法; YOLOv2

基金资助：国家自然科学基金(61601400); 河北省博士后基金(B2016003027); 秦皇岛市科学技术研究与发展计划(201701B009)