1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
经过R-CNN和Fast RCNN的积淀，Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN，在结构上，Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction)，proposal提取，bounding box regression(rect refine)，classification都整合在了一个网络中，使得综合性能有较大提高，在检测速度方面尤为明显。
Faster RCNN其实可以分为4个主要内容：
Conv layers。作为一种CNN网络目标检测方法，Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的feature maps。该feature maps被共享用于后续RPN层和全连接层。
Region Proposal Networks。RPN网络用于生成region proposals。该层通过softmax判断anchors属于positive或者negative，再利用bounding box regression修正anchors获得精确的proposals。
Roi Pooling。该层收集输入的feature maps和proposals，综合这些信息后提取proposal feature maps，送入后续全连接层判定目标类别。
Classification。利用proposal feature maps计算proposal的类别，同时再次bounding box regression获得检测框最终的精确位置。
所以本文以上述4个内容作为切入点介绍Faster R-CNN网络。
基于Faster R-CNN（Region Convolutional Neural Network）的烟雾检测系统是一个利用深度学习模型来自动检测图像中是否存在烟雾的系统。在Matlab中进行仿真实现时，需要以下步骤：
1. 数据准备： 收集烟雾和非烟雾图像数据，并将其标注为正样本和负样本。这些数据将用于训练和评估模型。
2. 安装深度学习工具箱： 确保您已经安装了Matlab的深度学习工具箱，它提供了许多深度学习模型和函数。
3. 下载预训练模型： 在Faster R-CNN中，通常会使用在大规模图像数据集上预训练好的模型。您可以下载在COCO数据集上预训练好的Faster R-CNN模型，然后在其基础上进行微调来适应烟雾检测任务。
4. 构建数据存储器： 使用Matlab的数据存储器来加载和管理训练和测试数据。您需要将图像数据和相应的标注整理成数据存储器所需的格式。
5. 构建Faster R-CNN网络： 在Matlab中，您可以使用深度学习工具箱构建Faster R-CNN网络。可以使用预训练的ResNet或其他主干网络，然后添加Faster R-CNN的检测头部。
6. 训练模型： 使用准备好的数据存储器和构建的Faster R-CNN网络，对模型进行训练。您需要定义训练选项，如学习率、批大小和训练迭代次数。
7. 评估模型： 在训练完成后，使用测试数据集对模型进行评估。计算模型的精度、召回率和F1分数等指标。
8. 进行烟雾检测仿真： 加载训练好的模型，然后将其应用于需要进行烟雾检测的图像。模型会返回检测到的烟雾区域的坐标和置信度。
3.MATLAB核心程序
% 预处理训练数据
data = read(trainingData);
In_layer_Size = [224 224 3];
% 估计锚框
pre_train_data = transform(trainingData, @(data)preprocessData(data,In_layer_Size));
NAnchor = 3;
NBoxes = estimateAnchorBoxes(pre_train_data,NAnchor);
numClasses = width(vehicleDataset)-1;
% 创建Faster R-CNN网络
lgraph = fasterRCNNLayers(In_layer_Size,numClasses,NBoxes,Initial_nn,featureLayer);
% 数据增强
aug_train_data = transform(trainingData,@augmentData);
augmentedData = cell(4,1);
% 预处理数据并显示标注
trainingData = transform(aug_train_data,@(data)preprocessData(data,In_layer_Size));
validationData = transform(validationData,@(data)preprocessData(data,In_layer_Size));
data = read(trainingData);
I = data{1};
bbox = data{2};
% 设置训练参数
options = trainingOptions('sgdm',...
'MaxEpochs',240,...
'MiniBatchSize',2,...
'InitialLearnRate',3e-5,...
'CheckpointPath',tempdir,...
'ValidationData',validationData);
% 训练Faster R-CNN目标检测器
[detector, info] = trainFasterRCNNObjectDetector(trainingData,lgraph,options,'NegativeOverlapRange',[0 0.3],'PositiveOverlapRange',[0.3 1]);
