卷积神经网络 烟雾识别

卷积神经网络（Convolutional Neural Network）在烟雾识别方面有广泛的应用。其中一种基于目标区域的卷积神经网络火灾烟雾识别方法通过构建两层的火灾烟雾识别模型来实现烟雾的准确识别。

该方法首先利用目标区域定位层的运动检测算法对火灾烟雾图像进行烟雾目标区域的提取，通过运动检测来定位烟雾目标的位置。接着，利用卷积神经网络对提取出的烟雾目标区域进行特征提取和分类，通过学习大量的烟雾图像样本，网络可以学习到烟雾的特征模式，从而实现对烟雾的准确识别。

该方法的优势在于能够快速去除复杂场景的大量无关干扰信息，从而提高烟雾识别的准确性。通过利用卷积神经网络的深度学习能力，该方法可以自动学习和提取烟雾的特征，避免了传统方法中需要手动设计特征的繁琐过程。

总结来说，卷积神经网络在烟雾识别中具有广泛的应用，通过构建火灾烟雾识别模型，利用目标区域定位和深度学习技术，可以实现对烟雾目标的准确识别。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于目标区域的卷积神经网络火灾烟雾识别](https://download.csdn.net/download/weixin_38520046/15407315)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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