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摘要
隧道发生火灾存在着检测难、救援难的问题，实时的火灾监测对于及时发现火情是至关重要的。传统基于视频图像的火灾检测方法，检测依赖单幅图像，无法提取多幅图像的时空信息，检测精度低，不能有效检测隧道火灾。因此，提出了隧道火灾帧差网络。帧差网络使用3D卷积核构建网络结构，提取视频中火灾的时间上下文信息；将帧差网络衔接至YOLOv5主干网络形成隧道火灾帧差检测网络，可以检测单幅图像及两幅图像，从而充分利用视频动态信息；使用CIoU函数优化网络的边界框损失，并融合分类损失与置信度损失，使网络能够快速收敛。实验表明，该网络在隧道火灾数据集上的平均精度高达91.03%，检测速度达到了63.7帧/s，具有较强的鲁棒性。通过选取最优分析策略设计隧道火灾检测应用方法，该方法在隧道场景中的漏检率和误检率分别为2.52%和2.03%，可以满足隧道火灾检测的准确性和实时性需求。
- 出版日期2022-8-25
- 单位长安大学; 中车株洲电力机车有限公司
