[發明專利]煙火識別方法、裝置、計算機設備和可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202010136038.7
• 申請日: 2020-03-02
• 公開（公告）號: CN111476086B
• 公開（公告）日: 2023-05-02
• 發明（設計）人: 李寧鳥;王文濤;韓雪云;方麗;李楊
• 申請（專利權）人: 西安天和防務技術股份有限公司
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06N20/00;G06N5/04
• 代理公司: 北京華進京聯知識產權代理有限公司 11606
• 代理人: 李紅艷

本申請涉及一種煙火識別方法、裝置、計算機設備和可讀存儲介質。通過獲取待識別圖像數據；構建深度學習優化模型，將煙火識別模型導入所述深度學習優化模型，確定目標深度學習優化模型；根據所述目標深度學習優化模型，創建推理引擎，獲得目標煙火識別模型。將所述待識別圖像數據輸入所述目標煙火識別模型，確定煙火識別信息。本申請提供的煙火識別方法能夠準確的檢測到火災情況。

技術領域

本申請涉及森林防火技術領域，特別是涉及一種煙火識別方法、裝置、計算機設備和可讀存儲介質。

背景技術

森林火災一直是森林建設和保護的最大危害，我國屬于森林資源相對貧乏的國家，森林保護是國家戰略。目前，對森林資源破壞最大的主要為自然災害和森林火災，其中，森林火災是森林保護中防范的重點。森林火災不僅危及人民群眾生命財產安全，而且威脅到社會穩定。

為了能夠在早期發現可能的林火隱患，傳統的森林防火手段除了增派大量的護林員和地方群眾進行巡邏外，還建立森林防火監控預警系統，使用煙霧傳感器等探測器來檢測火災情況。

然而，這些傳統的森林防火手段無法準確快速的檢測到火災情況。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種煙火識別方法、裝置、計算機設備和可讀存儲介質。

一方面，本申請實施例提供了一種煙火識別方法，所述方法包括：

獲取待識別圖像數據；

構建深度學習優化模型，將煙火識別模型導入所述深度學習優化模型，確定目標深度學習優化模型，其中，所述煙火識別模型是根據收集的目標圖像樣本數據和預設煙火識別模型進行訓練得到的；

根據所述目標深度學習優化模型，創建推理引擎，獲得目標煙火識別模型；

將所述待識別圖像數據輸入所述目標煙火識別模型，確定煙火識別信息，其中，所述煙火識別信息至少包括目標圖像數據、目標類別和目標位置中的一種。

在其中一個實施例中，所述構建深度學習優化模型，將煙火識別模型導入所述深度學習優化模型，確定目標深度學習優化模型，包括：

將所述煙火識別模型導入所述深度學習優化模型，得到初始深度學習優化模型；

利用模型解析器對所述煙火識別模型進行解析，獲取權值參數；

將所述權值參數輸入所述初始深度學習優化模型，得到所述目標深度學習優化模型。

在其中一個實施例中，所述將所述待識別圖像數據輸入所述目標煙火識別模型，確定煙火識別信息，包括：

將所述待識別圖像數據輸入所述目標煙火識別模型，得到目標預測框信息；

對所述目標預測框信息進行非極大值抑制，得到煙火識別信息。

在其中一個實施例中，所述方法還包括：

判斷是否存在流圖，其中，所述流圖是對所述目標煙火識別模型序列化處理得到的；

若不存在所述流圖，則執行所述構建深度學習優化模型，將煙火識別模型導入所述深度學習優化模型，確定目標深度學習優化模型。

在其中一個實施例中，所述方法還包括：

若存在所述流圖，則對所述流圖進行反序列化處理，得到所述目標煙火識別模型；

執行所述將所述待識別圖像數據輸入所述目標煙火識別模型，確定煙火識別信息。

在其中一個實施例中，所述獲取待識別圖像數據，包括：

獲取原始圖像數據；