CN106934404A - 一种基于cnn卷积神经网络的图像火焰识别*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于CNN卷积神经网络的图像火焰识别***,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。
Description
技术领域
本发明涉及计算机软件领域,尤其涉及的是一种基于CNN卷积神经网络的图像火焰识别***。
背景技术
现有技术中,由于火灾的频发性,尽早预防和避免火灾事故越来越重要。近年来,随着视频监视设备的普及和视频图像处理技术的发展,通过分析图像信息识别有火焰成为一种新技术。
火焰视觉识别***通常包括三部分:火焰数据采集、特征提取、火焰识别等。在获得数据之后,然后对数据进行特征提取。最后,将提取到的特征数据输入到模糊推理机、神经网络、支持向量机等分类器中,得到识别结果。
然而,计算机为按上述流程完成图像中火焰识别任务,需要大量的训练数据来降低模型***的不确定性。但是,目前尚未形成火焰的自然大数据集,这就意味着,现有的火焰识别模型***中存在着大量不确定性。尽管在一个数据集的测试集上表现良好,但当实际应用时,模型对随机的新数据泛化能力就会变得很差,鲁棒性很低,精度急剧下降,无法重现实验室模型的准确率。为此,亟需一种能识别率高、鲁棒性好的火焰识别方法。
因此,现有技术存在缺陷,需要改进。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:提供一种识别率高、鲁棒性好的基于CNN卷积神经网络的图像火焰识别***。
本发明的技术方案如下:一种基于CNN卷积神经网络的图像火焰识别***,包括用于识别火焰的CNN神经网络,其中,CNN神经网络包括3个CNN子网络,其分别为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;并且,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。
应用于上述技术方案,所述的图像火焰识别***中,每个CNN子网络依次包括3×3大小的卷积核64个的第一卷积层、3×3卷积核64个的第二卷积层、2×2的核第一池化层、5×5卷积核96个的第三卷积层、2×2的核第二池化层、5×5卷积核96个的第四卷积层、2×2的核第三池化层、全连接层和子网络输出层。
应用于各个上述技术方案,所述的图像火焰识别***中,还包括由3个CNN子网络的输出加权求和得到最终的输出结果的求和输出层。
应用于各个上述技术方案,所述的图像火焰识别***中,每一子网络输出层输出的结果数据包括无火概率、阴燃火概率、小明火概率和大明火概率。
应用于各个上述技术方案,所述的图像火焰识别***中,求和输出层输出的结果数据也包括无火概率、阴燃火概率、小明火概率和大明火概率;并且,其输出式为:输出权值W=w1×CNN子网络1输出+w2×CNN子网络2输出+w3×CNN子网络3输出;其中,w1=0.4,w2=0.3,w3=0.3。
应用于各个上述技术方案,所述的图像火焰识别***中,每个CNN子网络的4个卷积层、3个池化层、1个全连接层的激活函数均采用ReLU函数;其表达式为:ReLU(x)=max(0,x);并且,子网络输出层的激活函数为Softmax函数,其表达式为
应用于各个上述技术方案,所述的图像火焰识别***中,各池化层采用选取区域中的最大值Max pooling作为输出值。
应用于各个上述技术方案,所述的图像火焰识别***中,权值W的初始化采用零均值、常数标准差STD,其中,各层常数标准差STD分别为:[0.0001,0.001,0.001,0.001,0.01,0.1]。
采用上述方案,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。
附图说明
图1为本发明的连接示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例,对本发明进行详细说明。
本实施例提供了一种基于CNN卷积神经网络的图像火焰识别***,其中,其包括用于识别火焰的CNN神经网络,如图1所示,CNN神经网络包括3个CNN子网络,其分别为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;例如,CNN子网络1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R通道数据,CNN子网络2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G通道数据,CNN子网络3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B通道数据;即大小为m×n的RGB图像分解为R、G和B三个通道数据,分别作为CNN子网络1、CNN子网络2和CNN子网络3的输入。
并且,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。其中,每个CNN子网络依次包括3×3大小的卷积核64个的第一卷积层、3×3卷积核64个的第二卷积层、2×2的核第一池化层、5×5卷积核96个的第三卷积层、2×2的核第二池化层、5×5卷积核96个的第四卷积层、2×2的核第三池化层、全连接层和子网络输出层。
例如,每一个CNN子网络中依次包括:
第一层卷积:3×3大小的卷积核64个。
第二层卷积:与上一层,即第一层卷积为全连接,3×3卷积核64个。
第一层池化:2×2的核。
第三层卷积:5×5卷积核96个。
第二层池化:2×2的核。
第四层卷积:5×5的卷积核96个。
第三层池化:2×2的核。
第五层为全连接层。
第六层为子网络输出层:输出有四个,分别为无火、阴燃火、小明火和大明火,输出的每一维都是图像属于该类别的概率;每一子网络输出层输出的结果数据包括无火概率、阴燃火概率、小明火概率和大明火概率。
并且,还包括由3个CNN子网络的输出加权求和得到最终的输出结果的求和输出层,即整个CNN神经网络的最后一层,求和输出层输出的结果数据也包括无火概率、阴燃火概率、小明火概率和大明火概率;其中,最后一层为输出层,由三个CNN子网络的输出加权求和得到最终的输出结果,同样最终输出有四个分别为无火、阴燃火、小明火和大明火,输出的每一维都是图像属于该类别的概率。
其输出式为:输出权值W=w1×CNN子网络1输出+w2×CNN子网络2输出+w3×CNN子网络3输出;其中,w1=0.4,w2=0.3,w3=0.3。
CNN子网络中,除最后一层之外,其余各层激活函数均采用ReLU函数,即每个CNN子网络的4个卷积层、3个池化层、1个全连接层的激活函数均采用ReLU函数。
其表达式为:ReLU(x)=max(0,x)。
各个卷积层输出激活后,再输出。
最后一层的函数为Softmax,其表达式为
每一池化层采用Max pooling即选取区域中的最大值作为输出值。
权值W的初始化采用零均值、常数标准差(Standard deviation,STD)方案。各层STD分别为:
[0.0001,0.001,0.001,0.001,0.01,0.1]。
以上仅为本发明的较佳实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于CNN卷积神经网络的图像火焰识别***,其特征在于:
包括用于识别火焰的CNN神经网络,其中,CNN神经网络包括3个CNN子网络,其分别为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;
并且,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。
2.根据权利要求1所述的图像火焰识别***,其特征在于:每个CNN子网络依次包括3×3大小的卷积核64个的第一卷积层、3×3卷积核64个的第二卷积层、2×2的核第一池化层、5×5卷积核96个的第三卷积层、2×2的核第二池化层、5×5卷积核96个的第四卷积层、2×2的核第三池化层、全连接层和子网络输出层。
3.根据权利要求1或2所述的图像火焰识别***,其特征在于:还包括由3个CNN子网络的输出加权求和得到最终的输出结果的求和输出层。
4.根据权利要求3所述的图像火焰识别***,其特征在于:每一子网络输出层输出的结果数据包括无火概率、阴燃火概率、小明火概率和大明火概率。
5.根据权利要求4所述的图像火焰识别***,其特征在于:求和输出层输出的结果数据也包括无火概率、阴燃火概率、小明火概率和大明火概率;并且,其输出式为:输出权值W=w1×CNN子网络1输出+w2×CNN子网络2输出+w3×CNN子网络3输出;其中,w1=0.4,w2=0.3,w3=0.3。
6.根据权利要求5所述的图像火焰识别***,其特征在于:每个CNN子网络的4个卷积层、3个池化层、1个全连接层的激活函数均采用ReLU函数;
其表达式为:
ReLU(x)=max(0,x);
并且,子网络输出层的激活函数为Softmax函数,其表达式为
7.根据权利要求6所述的图像火焰识别***,其特征在于:各池化层采用选取区域中的最大值Max pooling作为输出值。
8.根据权利要求7所述的图像火焰识别***,其特征在于:权值W的初始化采用零均值、常数标准差STD,其中,各层常数标准差STD分别为:[0.0001,0.001,0.001,0.001,0.01,0.1]。
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