《表4 火焰视频测试结果：基于深度学习的视频火焰识别方法》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于深度学习的视频火焰识别方法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

为进一步验证本文算法的先进性，将识别结果与文献[13]、文献[5]、文献[6]所述三种算法进行比较。其中，文献[13]利用自适应混合高斯建模法获得运动目标，并结合火焰颜色模型分离出火焰疑似区域，再人工提取疑似区域的特征，利用预训练的支持向量机完成火焰的识别[13]。文献[5]直接在原始图片上使用9层网络结构的卷积神经网络进行火灾的识别。文献[6]用Alex Net作为基础架构直接提取原始视频帧的特征，训练了火灾分类模型。比较结果如表4所示。