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基于深度学习的双通道视频火焰探测方法的开题报告
一、选题背景及意义
在燃烧过程中，火焰是最明显的特征之一。火灾已经成为一个长期存在的社会问题，所以火灾的预防成为了研究的热点。如何及早发现火灾，对减少人员伤亡及财产损失非常重要。夜间或者低照度情况下，火灾的探测变得尤为困难。而视频监控系统相比传统的煤气、光谱、烟电离探测技术更为便捷和有效，但是由于图像的特殊性质，火焰的探测仍然存在着许多难点。双通道视频火焰探测技术就是为了解决这个问题而开发出来的。
双通道视频火焰探测技术通过使用两个视频输入——可见光视频和红外视频，以消除光线条件不佳时的误报和漏报情况，同时提高火焰的检测精度。近年来，随着深度学习技术的兴起，越来越多的学者开始使用深度学习来处理视频中火焰的探测问题。深度学习拥有强大的处理能力，可以从大量的数据中学习并提取特征，从而提高火焰的检测准确性。
因此，本文选题主要是基于深度学习的双通道视频火焰探测方法。通过研究深度学习技术的发展趋势以及它在视频火焰探测中的应用，提出一种双通道视频火焰探测方法，发现并解决当前深度学习技术在处理火焰探测中面临的问题，提高火焰探测的准确率，为火灾预防和公共安全做出贡献。
二、研究内容
（1）双通道视频火焰探测技术
本文首先介绍了双通道视频火焰探测技术的原理，包括可见光视频和红外视频的采集、双通道图像的融合以及火焰检测的算法。针对可见光视频在光照不良条件下火焰检测效果不佳的问题，采用红外视频的信息进行辅助检测，提高火焰检测精度。
（2）深度学习技术与视频火焰探测
介绍了深度学习技术的发展趋势以及在视频火焰探测中的应用。包括卷积神经网络、循环神经网络等深度学习算法，并分析它们在处理火焰探测中的优势和不足。
（3）基于深度学习的双通道视频火焰探测方法设计
针对现有双通道视频火焰探测算法的不足，本文提出一种基于深度学习的双通道视频火焰探测方法。该方法采用卷积神经网络提取双通道视频特征，通过阈值分割实现火焰的检测。同时，通过引入循环神经网络提高双通道视频特征的准确性，提高火焰检测的准确率。
（4）实验与结果分析
通过使用公开数据集验证本文提出的双通道视频火焰探测方法的有效性。实验结果表明，本文提出的方法不仅可以提高火焰检测的准确率，也能够有效地降低误检率。
三、研究意义
火灾已经成为一个长期存在的社会问题，如何及早发现火灾，对减少人员伤亡及财产损失非常重要。本文选题主要是基于深度学习的双通道视频火焰探测方法，提高火焰探测的准确率，为火灾预防和公共安全做出贡献。
本文主要创新点在于提出了一种基于深度学习的双通道视频火焰探测方法，通过引入卷积神经网络和循环神经网络，实现了从双通道视频中提取特征，提高火焰探测的准确率，使火灾探测系统更加灵敏，为公共安全提供了更好的保障。
四、参考文献
1.HanX,ZhaoX,ZhanK,etal.Flamedetectionusingconvolutionalneuralnetworkandmotionvectorinformation.FireSafetyJournal,2020,117:103254.
2.ChenY,LiS,WeiX,etal.FlamedetectionusingacombinationofCNNandSVMwithmulti-scalegrid-basedfeaturesofRGB-Ddata.In:Proceedingsof201813thIEEEConferenceonIndustrialElectronicsandApplications,2018:1010-1015.
3.LiM,WangH,ChenY,etal.FiredetectionalgorithmbasedonCNNandtransferlearning.In:Proceedingsof20182ndInternationalSymposiumonComputerScienceandIntelligentControls,2018:171-178.
4.HanX,FengX,WangW,etal.Automaticfiredetection:Asurvey.FireSafetyJournal,2019,107:21-27.