[發(fā)明專利]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的森林火災(zāi)檢測(cè)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010701658.0
• 申請(qǐng)日: 2020-07-20
• 公開（公告）號(hào): CN111860646A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐俊生;張俊;陳洋;王東賽
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京華正明天信息技術(shù)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06K9/20;G06K9/34;G08B17/00
• 代理公司: 深圳市恒程創(chuàng)新知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44542
• 代理人: 趙愛(ài)蓉

本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的森林基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的森林火災(zāi)檢測(cè)方法，所述方法包括以下步驟：獲取目標(biāo)區(qū)域的目標(biāo)圖像和目標(biāo)紅外溫度圖像；利用訓(xùn)練得到的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對(duì)所述目標(biāo)圖像和所述目標(biāo)紅外溫度圖像進(jìn)行分類，以獲得分類結(jié)果；基于所述分類結(jié)果，獲得所述目標(biāo)區(qū)域的火災(zāi)檢測(cè)結(jié)果。由此可見，由于當(dāng)目標(biāo)區(qū)域出現(xiàn)火災(zāi)時(shí)，目標(biāo)圖像和目標(biāo)紅外溫度圖像均已攜帶火災(zāi)特征，輸入訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器中，則可輸出分類結(jié)果，從而獲得目標(biāo)區(qū)域出現(xiàn)火災(zāi)的檢測(cè)結(jié)果，不需等待目標(biāo)區(qū)域的火災(zāi)擴(kuò)大，能及時(shí)的檢測(cè)到火災(zāi)初發(fā)情況，對(duì)目標(biāo)區(qū)域火災(zāi)檢測(cè)速度較快、及時(shí)，檢測(cè)效果好。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及火災(zāi)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的森林火災(zāi)檢測(cè)方法。

背景技術(shù)

火災(zāi)具有突發(fā)性和隨機(jī)性，并且火災(zāi)會(huì)在短時(shí)間內(nèi)造成巨大的損失，為了減少火災(zāi)的損失。相關(guān)技術(shù)中，公布了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的森林火災(zāi)檢測(cè)方法，利用煙感探測(cè)器來(lái)檢測(cè)火災(zāi)的發(fā)生。

但是現(xiàn)有技術(shù)中，只有當(dāng)火災(zāi)的火勢(shì)擴(kuò)大，導(dǎo)致火災(zāi)煙霧到達(dá)一定濃度之后才會(huì)觸發(fā)煙感探測(cè)器，因此，現(xiàn)有技術(shù)無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)火災(zāi)初發(fā)時(shí)的有效檢測(cè)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的主要目的是提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的森林火災(zāi)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，旨在解決不能及時(shí)檢測(cè)到火災(zāi)發(fā)生的技術(shù)問(wèn)題。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的森林火災(zāi)檢測(cè)方法，所述方法包括以下步驟：

獲取目標(biāo)區(qū)域的目標(biāo)圖像和目標(biāo)紅外溫度圖像；

利用訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對(duì)所述目標(biāo)圖像和所述目標(biāo)紅外溫度圖像進(jìn)行分類，以獲得分類結(jié)果；

基于所述分類結(jié)果，獲得所述目標(biāo)區(qū)域的火災(zāi)檢測(cè)結(jié)果。

可選的，所述利用訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對(duì)所述目標(biāo)圖像和所述目標(biāo)紅外溫度圖像進(jìn)行分析的步驟之前，所述方法還包括：

獲取訓(xùn)練樣本；

利用所述訓(xùn)練樣本進(jìn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，獲得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器。

可選的，所述訓(xùn)練樣本包括火災(zāi)區(qū)域圖像、非火災(zāi)區(qū)域圖像、所述火災(zāi)區(qū)域圖像對(duì)應(yīng)的火災(zāi)紅外溫度圖像以及所述非火災(zāi)區(qū)域圖像對(duì)應(yīng)的非火災(zāi)紅外溫度圖像；

所述利用所述訓(xùn)練樣本進(jìn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，獲得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的步驟包括：

對(duì)所述火災(zāi)區(qū)域圖像、所述非火災(zāi)區(qū)域圖像、所述火災(zāi)紅外溫度圖像以及所述非火災(zāi)紅外溫度圖像的像素進(jìn)行RGB數(shù)據(jù)處理，獲得處理后的樣本數(shù)據(jù)；

將所述處理后的樣本數(shù)據(jù)輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，獲得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器。

可選的，所述獲取目標(biāo)區(qū)域的目標(biāo)圖像和目標(biāo)紅外溫度圖像的步驟之前，所述方法還包括:

獲取目標(biāo)視頻；

獲取所述目標(biāo)視頻的待檢測(cè)幀的運(yùn)動(dòng)前景區(qū)域；

判斷所述待檢測(cè)幀的運(yùn)動(dòng)前景區(qū)域中是否包括火焰顏色像素值對(duì)應(yīng)的第一像素點(diǎn)；

若是，將運(yùn)動(dòng)前景區(qū)域中包括所述第一像素點(diǎn)的待檢測(cè)幀對(duì)應(yīng)的區(qū)域確定為目標(biāo)區(qū)域。

可選的，所述若是，將運(yùn)動(dòng)前景區(qū)域中包括預(yù)設(shè)像素點(diǎn)的待檢測(cè)幀對(duì)應(yīng)的區(qū)域確定為目標(biāo)區(qū)域的步驟包括：

若是，獲取所述待檢測(cè)幀的前景區(qū)域的紅外溫度圖像；

判斷所述待檢測(cè)幀的前景區(qū)域的紅外溫度圖像中是否包括超過(guò)預(yù)設(shè)溫度閾值的第二像素點(diǎn)；

若是，將前景區(qū)域的紅外溫度圖像中包括所述第二像素點(diǎn)的待檢測(cè)幀對(duì)應(yīng)的區(qū)域確定為目標(biāo)區(qū)域。