基于烟雾区域和轻量化模型的视频烟雾检测

烟雾是早期火灾发生的典型特征,针对烟雾的智能检测能有效降低森林火灾造成的破坏。为了对监控视频中烟雾的及早检测,提出一种基于烟雾区域及轻量化模型的烟雾检测算法。首先通过残差帧堆叠获取视频中的运动区域,然后再利用自适应暗通道掩码对运动区域进一步筛选获得疑似烟雾块。在此基础上,又设计了一个轻量化的神经网络模型用于烟雾识别,模型利用卷积局部感知的特性提取烟雾的浅层特征,而在网络深层则将卷积和self-attention相结合,通过比较全局相似度,在浅层特征图的基础上获取烟雾的全局信息。实验结果表明,算法具有较强的鲁棒性,无论是远距离烟雾还是近距离烟雾均有良好的检测效果。