基于VGG16网络的火灾图像识别方法研究

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摘要：为了更有效地识别不同场景下的火灾信息，基于VGG16网络和残差结构设计了一种改进的VGG图像型火灾识别方法。首先，改进的网络保留了VGG16网络的特征提取层；其次，考虑到火灾识别是二分类问题，故将VGG16网络中的3层全连接层改进为2层全连接层；最后，使用残差结构以避免梯度消失问题。通过实验，结果表明：改进的VGG网络对火灾图像分类识别准确率为81.21%，AUC值为0.879，优于VGG16网络和Resnet34网络，可准确识别火灾信息。（剩余3968字）

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