基于膨胀卷积和稠密连接的烟雾识别方法

来源：计算机工程杂志2020年第4期北京时间：

作者：程广涛, 巩家昌, 赵洪伟

单位：1. 国家消防工程技术研究中心 研发部, 天津 300381;2. 中国刑事警察学院 声像资料检验技术系, 沈阳 110854;3. 应急管理部天津消防研究所 研发部, 天津 300381

摘要：为更好地提取烟雾图像的全局特征，提出一种基于膨胀卷积和稠密连接的烟雾识别方法。依次堆叠膨胀率不同的膨胀卷积，扩大卷积核的感受野，使得卷积核能够感知更广泛的烟雾图像区域，在不同膨胀卷积层之间设计稠密连接机制，促进卷积层之间的信息流通，实现烟雾图像局部特征和全局特征的融合。在此基础上，构造应用于烟雾识别的深度卷积神经网络，并在训练样本和标签的凸组合上完成训练以增强模型的泛化能力。实验结果表明，与AlexNet、VGG16等方法相比，该方法具有较好的烟雾特征表达能力，能在提高烟雾识别效果的同时，减小模型尺寸效果，其实用性较好。

关键词：烟雾识别,卷积神经网络,膨胀卷积,稠密连接,数据增强

基金资助：应急管理部天津消防研究所基科费项目（2018SJ20）。