КАСКАДНИЙ МЕТОД ДЕТЕКТУВАННЯ ПОЛУМ'Я У ВІДЕОПОТОЦІ З ВИКОРИСТАННЯМ ГЛИБОКИХ ЗГОРТКОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

Journal Title: Науковий вісник НЛТУ України - Year 2017, Vol 27, Issue 9

Abstract

Запропоновано каскадний бінарний класифікатор, який базується на використанні суміші Гауссового розподілу, примітивів Хаара та глибоких згорткових нейронних мереж. Застосування такого підходу дає змогу, з одного боку, здійснювати моніторинг середовища в режимі, наближеному до реального часу, а з іншого – забезпечити досить високий показник ефективності виявлення полум'я на відеозображеннях (92,7 %). На першому етапі, за допомогою використання примітивів Хаара, до попередньо виокремлених рухомих регіонів відеозображення генеруються так звані регіони інтересу. На другому етапі отримані регіони інтересу передаються для класифікації на вхід до глибокої згорткової нейронної мережі, яка формує висновок про наявність або відсутність полум'я на зображенні. У межах проведення дослідження запропоновано модифіковану модель нейронної мережі – SqueezeNet. Виявлено, що за допомогою використання трансферного підходу під час навчання нейронної мережі, існує змога мінімізувати кількість хибних викликів, особливо на об'єктах, які візуально можуть нагадувати полум'я, та зменшити часові затрати, які необхідні для її навчання. Для покращення ефективності роботи нейронної мережі здійснено низку тонких налаштувань (ансамбль з нейронних мереж, поворот зображень, зменшення показника швидкості навчання, кадрування та передискретизація), що сумарно дало змогу покращити її ефективність на 2,4 %.

Authors and Affiliations

О. П. Максимів

Keywords

Related Articles

ЕФЕКТИВНІСТЬ ЕКСПЛУАТАЦІЇ СПЕЦІАЛЬНОЇ ТЕХНІКИ ДЛЯ ТРАНСПОРТУВАННЯ НЕБЕЗПЕЧНИХ ВІДХОДІВ У СКЛАДІ ПОБУТОВИХ

Небезпечні відходи у складі побутових відходів потрібно збирати окремо від інших видів побутових відходів, а також відокремлювати на етапі збирання чи сортування і споживачі та виконавці послуг із вивезення побутових від...

УПРАВЛІННЯ РИЗИКАМИ РЕАЛІЗАЦІЇ ПРОГРАМНИХ ПРОЕКТІВ

Запропоновано підхід до управління ризиками реалізації програмних проектів, на підставі якого встановлено особливості оцінювання ризикових подій на стан процесу розроблення програмного забезпечення (ПЗ), що дало змогу ви...

ВПЛИВ РЕСУРСІВ СТРАХОВОГО РИНКУ НА МОДЕРНІЗАЦІЮ ВИРОБНИЧОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ УКРАЇНСЬКОЇ ЕКОНОМІКИ

Досліджено основні тенденції розвитку страхового ринку України. Охарактеризовано страховий ринок як стратегічно важливий та перспективний сегмент економіки і джерело внутрішніх довгострокових інвестицій в національну еко...

АСПЕКТИ ІНТРОДУКЦІЇ ПРЕДСТАВНИКІВ РОДУ ROSA L. У КРЕМЕНЕЦЬКОМУ БОТАНІЧНОМУ САДУ

Одним із важливих напрямів науково-дослідних робіт у галузі інтродукції рослин є створення, вивчення, збагачення і збереження генофонду рослинного царства. Види і сорти роду Rosa здавна приваблюють увагу дослідників завд...

МОНІТОРИНГ СТАНУ БЛАГОУСТРОЮ ТА ОЗЕЛЕНЕННЯ МІСТА КИЄВА

Вивчення внутрішньоквартального озеленення вкрай актуальне в наш час інтенсивної забудови території міста багатоповерхівками. Заміна старої малоквартирної забудови на новобудови 16-26 поверхів призводить до зниження площ...

Download PDF file
  • EP ID EP255961
  • DOI 10.15421/40270925
  • Views 92
  • Downloads 0

How To Cite

О. П. Максимів (2017). КАСКАДНИЙ МЕТОД ДЕТЕКТУВАННЯ ПОЛУМ'Я У ВІДЕОПОТОЦІ З ВИКОРИСТАННЯМ ГЛИБОКИХ ЗГОРТКОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ. Науковий вісник НЛТУ України, 27(9), 115-120. https://www.europub.co.uk/articles/-A-255961