基于隨機塊移位和可變形注意力的視頻煙霧識別

摘要： 識別出工業(yè)環(huán)境中的煙霧排放行為對于規(guī)范和實時監(jiān)督企業(yè)，以及環(huán)境保護都具有至關(guān)重要的意義。然而，識別工業(yè)排放煙霧具有很高的挑戰(zhàn)性，一方面工業(yè)排放煙霧具有高透明度、高動態(tài)性等特點;另一方面煙霧的形狀和尺寸可能會因環(huán)境、光照等因素而發(fā)生變化。目前主流的煙霧識別方法都是基于圖像或視頻的深度學習模型，但是基于圖像的模型無法對視頻中煙霧的動態(tài)特性進行有效的時序建模，同時基于視頻的模型沒有考... （共8頁）