[發(fā)明專利]3D立體火災識別方法和系統(tǒng)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710419047.5 | 申請日: | 2017-06-06 |
| 公開(公告)號: | CN109002746B | 公開(公告)日: | 2021-12-17 |
| 發(fā)明(設計)人: | 劉禹岐 | 申請(專利權)人: | 劉禹岐 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京君尚知識產權代理有限公司 11200 | 代理人: | 邱曉鋒 |
| 地址: | 100020 北京市朝陽區(qū)健*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 立體 火災 識別 方法 系統(tǒng) | ||
本發(fā)明涉及一種3D立體火災識別方法和系統(tǒng)。該方法包括:1)利用虛擬現(xiàn)實技術構建虛擬數(shù)字地球,并在虛擬數(shù)字地球中加載三維場景;2)將監(jiān)控視頻的實時圖像映射到三維空間場景中,實現(xiàn)監(jiān)控視頻與三維場景的融合;3)對三維場景中的監(jiān)控視頻進行火災的診斷分析,以發(fā)現(xiàn)火災并報警。具體地,步驟3)采用基于CNN特征的語義劃分和語義融合方法進行火災的診斷分析。本發(fā)明為用戶提供了一種可以看的多,看的懂,看的廣的視頻多點融合系統(tǒng),并能對視頻中的內容進行火災分析以及報警,從而實現(xiàn)實時指揮人員疏散、撤離等應急設施,實現(xiàn)可視化遠程應急指揮。
技術領域
本發(fā)明屬于計算機圖形學、虛擬現(xiàn)實、數(shù)字圖像處理等技術領域,具體涉及3D立體火災識別方法和系統(tǒng),可以虛擬出現(xiàn)實場景,并接入網(wǎng)絡視頻,然后對接入的視頻進行算法分析,如分析出火災,及時進行報警提示。
背景技術
視頻監(jiān)控并加上一些火災的傳感器(如火災報警器、煙霧報警器等)作為安防行業(yè)的一個重要技術應用,發(fā)展迅速。隨著虛擬現(xiàn)實技術和火災分析的不斷成熟和大量應用,現(xiàn)如今這幾項技術同樣應用于安防行業(yè)。增加了虛擬現(xiàn)實技術的監(jiān)控視頻多點融合以及火災分析的系統(tǒng),相比傳統(tǒng)監(jiān)控視頻可以增強客戶空間意識、空間的地理結構和了解攝像機的分布情況,對消防行業(yè)發(fā)揮巨大作用。
傳統(tǒng)監(jiān)控視頻有以下缺點:
1)監(jiān)控人員通常需要面對幾百甚至成千上萬個攝像頭,而視頻矩陣一般少于50個屏,無法有效展示視頻內容。
2)視頻對應關系很難記憶,不便切換、跟蹤,無法及時發(fā)現(xiàn)問題,也展示不了整體態(tài)勢。研究表明,人盯著視頻22分鐘之后,將對視頻畫面里95%以上的活動信息視而不見。
3)傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)只能做到監(jiān)控,不能進行火災分析以及報警提示。
發(fā)明內容
本發(fā)明針對上述問題,提供一種3D立體火災識別方法和系統(tǒng),能夠方便、有效地對視頻中的內容進行火災分析以及報警。
本發(fā)明采用的技術方案如下:
一種3D立體火災識別方法,包括以下步驟:
1)利用虛擬現(xiàn)實技術構建虛擬數(shù)字地球,并在虛擬數(shù)字地球中加載三維場景;
2)將監(jiān)控視頻的實時圖像映射到三維空間場景中,實現(xiàn)監(jiān)控視頻與三維場景的融合;
3)對三維場景中的監(jiān)控視頻進行火災的診斷分析,以發(fā)現(xiàn)火災并報警。
進一步地,步驟1)利用渲染引擎,根據(jù)真實世界構建比例為1:1的虛擬數(shù)字地球,然后加載三維場景;步驟2)對多路網(wǎng)絡監(jiān)控視頻進行解碼,然后融合到三維場景中。
進一步地,步驟3)采用基于CNN特征的語義劃分和語義融合方法進行火災的診斷分析,包括以下步驟:
3-1)在訓練時采用語義劃分方法,利用樣本的CNN特征向量將大規(guī)模訓練集劃分為多個緊致的語義子空間,并對每個子空間訓練子分類器;
3-2)在檢測時采用語義融合方法,根據(jù)樣本的CNN特征向量選擇相應的子分類器進行加權融合,進而計算測試樣本的綜合得分值,從而給出判別結果,實現(xiàn)煙火的檢測。
進一步地,步驟3-1)將訓練集進行語義劃分的方法是:將CNN特征從大到小進行排序,將其前k個非零元素所在維度進行子空間語義劃分,使同一子空間里的樣本具有某種語義共性,不同子空間里的樣本反映不同語義,實現(xiàn)子空間多樣性的目的。
進一步地,步驟3-1)在進行語義劃分后,需要滿足以下條件才在子空間上訓練子分類器:
(a)如果某子空間所含某類別的正樣本數(shù)小于設定的閾值,則不訓練該類別的子分類器;
(b)如果某子空間正負例樣本比例小于設定的閾值,則不訓練該類別的子分類器。
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