基于深度显著性网络的视频烟雾检测

视频烟雾检测是一种有前景的火灾检测方法，尤其在开放或大型空间及室外环境中。传统视频烟雾检测方法通常由候选区域提取与分类组成，但缺乏对烟雾的有力表征。本文提出一种基于深度显著性网络的新型视频烟雾检测方法。视觉显著性检测旨在突出图像中最重要的目标区域。将像素级与对象级显著卷积神经网络相结合以提取信息丰富的烟雾显著性图。提出一个用于显著烟雾检测与烟雾存在预测的端到端框架，以应用于视频烟雾检测。将深度特征图与显著性图结合以预测图像中烟雾的存在。构建初始与增强数据集以衡量不同设计策略下框架的性能。在帧级与像素级的定性与定量分析表明了最终框架的优异性能。