[發明專利]基于神經網絡的森林火災檢測方法

在審

• 申請號: 202010701658.0
• 申請日: 2020-07-20
• 公開（公告）號: CN111860646A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 徐俊生;張俊;陳洋;王東賽
• 申請（專利權）人: 北京華正明天信息技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/20;G06K9/34;G08B17/00
• 代理公司: 深圳市恒程創新知識產權代理有限公司 44542
• 代理人: 趙愛蓉

1.一種基于神經網絡的森林火災檢測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

獲取目標區域的目標圖像和目標紅外溫度圖像；

利用訓練得到的神經網絡分類器對所述目標圖像和所述目標紅外溫度圖像進行分類，以獲得分類結果；

基于所述分類結果，獲得所述目標區域的火災檢測結果。

2.如權利要求1所述的基于神經網絡的森林火災檢測方法，其特征在于，所述利用訓練得到的神經網絡分類器對所述目標圖像和所述目標紅外溫度圖像進行分析的步驟之前，所述方法還包括：

獲取訓練樣本；

利用所述訓練樣本進行卷積神經網絡訓練，獲得神經網絡分類器。

3.如權利要求2所述的基于神經網絡的森林火災檢測方法，其特征在于，所述訓練樣本包括火災區域圖像、非火災區域圖像、所述火災區域圖像對應的火災紅外溫度圖像以及所述非火災區域圖像對應的非火災紅外溫度圖像；

所述利用所述訓練樣本進行卷積神經網絡訓練，獲得神經網絡分類器的步驟包括：

對所述火災區域圖像、所述非火災區域圖像、所述火災紅外溫度圖像以及所述非火災紅外溫度圖像的像素進行RGB數據處理，獲得處理后的樣本數據；

將所述處理后的樣本數據輸入卷積神經網絡進行訓練，獲得神經網絡分類器。

4.如權利要求1所述的基于神經網絡的森林火災檢測方法，其特征在于，所述獲取目標區域的目標圖像和目標紅外溫度圖像的步驟之前，所述方法還包括:

獲取目標視頻；

獲取所述目標視頻的待檢測幀的運動前景區域；

判斷所述待檢測幀的運動前景區域中是否包括火焰顏色像素值對應的第一像素點；

若是，將運動前景區域中包括所述第一像素點的待檢測幀對應的區域確定為目標區域。

5.如權利要求4所述的基于神經網絡的森林火災檢測方法，其特征在于，所述若是，將運動前景區域中包括預設像素點的待檢測幀對應的區域確定為目標區域的步驟包括：

若是，獲取所述待檢測幀的前景區域的紅外溫度圖像；

判斷所述待檢測幀的前景區域的紅外溫度圖像中是否包括超過預設溫度閾值的第二像素點；

若是，將前景區域的紅外溫度圖像中包括所述第二像素點的待檢測幀對應的區域確定為目標區域。

6.如權利要求4所述的基于神經網絡的森林火災檢測方法，其特征在于，所述獲取所述目標視頻的待檢測幀的運動前景區域的步驟包括：

利用混合高斯算法建立所述目標視頻對應區域的背景模型；

基于所述背景模型，獲取所述目標視頻的待檢測幀的運動前景區域。

7.如權利要求4所述的基于神經網絡的森林火災檢測方法，其特征在于，所述判斷所述待檢測幀的運動前景區域是否包括預設顏色的像素點的步驟包括；

生成所述待檢測幀的顏色直方圖；

基于HSV顏色模型和所述顏色直方圖，判斷待檢測幀的運動前景區域中是否包括火焰顏色像素值對應的第一像素點。

8.如權利要求2所述的基于神經網絡的森林火災檢測方法，其特征在于，所述神經網絡分類器包括4個Stage、3層全連接層以及Softmax輸出層。