[發明專利]一種火煙檢測方法、裝置及終端設備

有效

• 申請號: 201810995677.1
• 申請日: 2018-08-29
• 公開（公告）號: CN109035666B
• 公開（公告）日: 2020-05-19
• 發明（設計）人: 曾楊
• 申請（專利權）人: 深圳市中電數通智慧安全科技股份有限公司
• 主分類號: G08B17/00
• 分類號: G08B17/00;G08B17/10;G06K9/46;G06K9/00
• 代理公司: 深圳中一聯合知識產權代理有限公司 44414
• 代理人: 張全文

本發明適用于消防監測技術領域，提供了一種火煙檢測方法、裝置及終端設備，其中，方法包括：獲取火災圖像訓練數據并進行預處理，以得到預處理火災圖像數據并將所述預處理火災圖像數據作為第一輸入數據輸入已訓練網絡；獲取所述已訓練網絡的輸出數據并將所述輸出數據作為第二輸入數據輸入全連接層，以對所述全連接層的參數進行訓練，然后將所述已訓練網絡的參數遷移至所述全連接層，以獲得火煙識別網絡模型。本發明能夠通過對圖像數據的分析、判斷，識別火或煙，通過深度遷移學習提高了對識別火煙的效率和準確率，節省了人力物力。

技術領域

本發明屬于消防監測技術領域，尤其涉及一種火煙檢測方法、裝置及終端設備。

背景技術

傳統火煙識別方法一般采用對光聲，溫度等物理信號進行監測，這類依靠傳感器監測煙火的方法對環境的依賴性比較強，當周邊環境發生變化時，煙火識別精度會急劇下降甚至失效；并且，這類方法受限于距離，如需高效的監控、識別火煙，則需要安裝大量的傳感器，會導致大量的人力和物力浪費。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供了一種火煙檢測方法、裝置及終端設備，以解決現有技術中火煙識別方法受限于距離，如需高效的監控、識別火煙，則需要安裝大量的傳感器，會導致大量的人力和物力浪費的問題。

本發明實施例的第一方面提供了一種火煙檢測方法，包括：

獲取火災圖像訓練數據并進行預處理，以得到預處理火災圖像數據；

將所述預處理火災圖像數據作為第一輸入數據輸入已訓練網絡；

獲取所述已訓練網絡的輸出數據；

將所述輸出數據作為第二輸入數據輸入全連接層，以對所述全連接層的參數進行訓練；

將所述已訓練網絡的參數遷移至所述全連接層，以獲得火煙識別網絡模型。

可選的，將所述已訓練網絡的參數遷移至所述全連接層，以獲得火煙識別網絡模型之后，包括：

獲取圖像數據并對所述圖像數據通過預設建模方法進行建模，以獲取所述圖像數據中的運動物體區域；

通過預設分析方法對所述運動物體區域進行顏色信息分析，以獲取滿足預設條件的候選區域圖像塊。

可選的，所述通過預設分析方法對所述運動物體區域進行顏色信息分析，以獲取滿足預設條件的候選區域圖像塊，包括：

將所述運動物體區域的圖像由RGB空間根據第一預設公式轉換至YIQ空間；

獲取所述運動物體區域的圖像中在所述YIQ空間中滿足第二預設公式的像素點，并標記所述滿足第二預設公式的像素點為候選煙霧像素點；

獲取所述運動物體區域的圖像中在所述RGB空間中滿足第三預設公式的像素點，并標記所述滿足第三預設公式的像素點為候選火像素點；

若所述候選煙霧像素點和所述候選火像素點滿足第四預設公式，則判定所述運動物體區域為候選區域塊。

可選的，將所述已訓練網絡的參數遷移至所述全連接層，以獲得火煙識別網絡模型，包括：

將所述已訓練網絡的參數遷移至所述全連接層；

將所述已訓練網絡的參數與所述訓練后的全連接層的參數進行對接，以獲得火煙識別網絡模型。

可選的，若所述候選煙霧像素點和所述候選火像素點滿足第四預設公式，則判定所述運動物體區域為候選區域塊之后，包括：

根據所述火煙識別網絡模型識別所述候選區域圖像塊；

若在所述候選區域圖像塊中識別出火或煙，則生成報警信息，并發出警報。