基于卷积神经网络的放空火炬烟雾识别方法研究的任务书.docx

基于卷积神经网络的放空火炬烟雾识别方法研究的任务书
任务书
一、任务背景
火炬是近年来比较常见的烟花器材之一，而火炬烟雾也是一个比较常见的问题。由于火炬烟雾中的化学物质和颗粒会导致空气污染和对健康造成危害，所以准确识别火炬烟雾非常重要。现有的识别方法主要基于传感器或像素分析，但它们的精度受到了许多影响因素的影响，如天气和光照强度等。与此同时，卷积神经网络（CNN）作为一种机器学习技术已经被广泛用于图像分类和识别领域，具有精度高和吸收大量数据的优点。本研究旨在探讨基于卷积神经网络的火炬烟雾识别方法。
二、研究目标
通过基于卷积神经网络的方法，建立一个准确、稳定的火炬烟雾识别模型，使其能够在不同的光照和天气条件下识别火炬烟雾，并且可以做到实时识别。
三、研究内容
(1)收集并整理火炬烟雾的数据集；
(2)搭建基于卷积神经网络的火炬烟雾识别模型；
(3)优化模型参数，提高模型精度和准确性；
(4)对模型进行验证和测试，评估其在不同光照和天气条件下的效果，找出模型表现不佳的原因。
四、研究方法
(1)数据集的准备
我们将在现场收集真实的火炬烟雾样本，并加入不同光照和天气条件下的样本以验证数据的全面性和模型的适应性。同时，我们还将收集其他的标准图片数据集，以用于模型训练。
(2)模型的建立
我们将使用包括卷积层、池化层、全连接层等在内的卷积神经网络模型来进行火炬烟雾识别。模型参数选择和优化将根据实验数据进行。
(3)模型的训练和评估
我们将采用交叉验证和测试集验证模型的精度和准确性，并使用混淆矩阵和其他评估指标评估模型的表现。
五、研究创新点
(1)本研究采用基于卷积神经网络的方法进行火炬烟雾识别，根据实验数据进行参数调整和优化。
(2)为了验证模型的适用性和鲁棒性，我们在数据集上添加不同光照和天气条件下的样本进行实验。
六、研究成果
(1)提出了一种基于卷积神经网络的火炬烟雾识别方法，该方法的准确性和鲁棒性比传统的方法更高。
(2)建立了火炬烟雾数据集并公开发布，该数据集可用于训练和测试其他的火炬烟雾识别模型。
(3)发表论文一篇或以上。
七、进度安排
第一阶段（3周）：收集火炬烟雾数据集；
第二阶段（8周）：搭建卷积神经网络模型；
第三阶段（8周）：训练和优化模型；
第四阶段（4周）：验证模型及数据集性能，评估模型和实验结果的可靠性；
第五阶段（3周）：整理论文，撰写成果报告。
八、经费预算
本研究所需的经费主要包括数据采集与处理、实验设备和材料、交通和餐费、实验室场地租金等。经费预算共计5万元，其中，实验设备和材料占30%左右，数据采集和处理占20%左右，实验室支出占40%，其他支出占10%左右。所有经费均在研究过程中严格按照国家财务规定执行。
九、参考文献
[1]FarooqU,RyooMS.Automaticrecognitionofpollutioninvideo[C]//2013IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation.IEEE,2013:3488-3493.
[2]ZhangP,XiaGS.LearningtoDetectFireworksinVideoswithConvolutionalNeuralNetworks[J].arXivpreprintarXiv:1705.01498,2017.