图像中基于深度学习的烟雾识别算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

烟雾是火灾发生的重要标志之一，及早发现烟雾可以有效预防火灾的发生，保障人民生命财产安全。

传统的烟雾识别方法通常依赖于传感器，但传感器易受环境因素干扰，存在误报率高、响应速度慢等问题。

随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的图像识别技术在目标检测、图像分类等领域取得了显著成果，为烟雾识别提供了新的思路。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在烟雾识别领域进行了大量的研究，取得了一系列的研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在烟雾识别领域的研究主要集中在基于图像处理和机器学习方法。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.研究烟雾图像特征：分析烟雾图像的特征，包括颜色、纹理、形状等，为后续的算法设计提供依据。

2.构建烟雾图像数据集：收集和标注大量的烟雾和非烟雾图像，构建用于模型训练和测试的烟雾图像数据集。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解烟雾识别领域的最新研究进展、主要方法和技术路线，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.数据集构建：收集和整理大量的烟雾图像和视频数据，并对其进行标注，构建用于模型训练和测试的烟雾图像数据集。

在数据集构建过程中，将考虑不同场景、不同光照条件、不同烟雾形态等因素，以提高模型的泛化能力。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.构建大规模、高质量的烟雾图像数据集：现有的公开烟雾图像数据集规模较小，且缺乏对不同场景、不同光照条件、不同烟雾形态的全面覆盖。

本研究将构建一个更大规模、更高质量的烟雾图像数据集，为深度学习模型的训练和测试提供更可靠的数据基础。

2.研究轻量级的烟雾识别模型：现有的深度学习模型往往计算量大、参数多，难以满足实时性要求。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]赵辉,毛宁.基于深度学习的图像识别算法综述[j].电子技术与软件工程,2020(14):139-141.

[2]张强,张东波,张晶.深度学习在目标识别中的研究进展与展望[j].计算机工程与科学,2017,39(02):220-230.

[3]李宏伟,张涛,黄心.基于深度学习的图像火灾烟雾检测方法[j].计算机工程与应用,2017,53(17):181-187.