[發明專利]一種基于yoloV3算法實現溫度感應及智能分析識別火焰的方法

在審

• 申請號: 202010867980.0
• 申請日: 2020-08-25
• 公開（公告）號: CN112036286A
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發明（設計）人: 徐俊生;張俊;陳洋;沈洪波
• 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: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/00;G06T7/13;G06T7/90
• 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: 劉冰

1.一種基于yoloV3算法實現溫度感應及智能分析識別火焰的方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

獲取目標區域的目標溫度；

判斷所述目標溫度是否大于或等于預設溫度閾值；

當所述目標溫度大于或等于所述預設溫度閾值時，獲取所述目標區域的待檢測圖像；

對所述待檢測圖像進行處理，獲得目標圖像；

將所述目標圖像輸入訓練獲得的YoloV3智能分析模型，獲得檢測結果，所述檢測結果包括多個火焰區域；

在所述多個火焰區域中確定目標火焰區域，以根據所述目標火焰區域獲得所述目標區域的火焰檢測結果。

2.如權利要求1所述的基于yoloV3算法實現溫度感應及智能分析識別火焰的方法，其特征在于，所述將所述目標圖像輸入訓練獲得的YoloV3智能分析模型，獲得檢測結果的步驟之前，所述方法還包括：

獲取火焰區域的樣本圖像；

將所述樣本圖像輸入YoloV3目標網絡模型進行訓練，獲得YoloV3智能分析模型。

3.如權利要求2所述的基于yoloV3算法實現溫度感應及智能分析識別火焰的方法，其特征在于，所述對所述待檢測圖像進行處理，獲得目標圖像的步驟包括：

將所述待檢測圖像進行縮放，獲得縮放圖像；

對所述縮放圖像進行填充處理，獲得預設尺寸的目標圖像。

4.如權利要求3所述的基于yoloV3算法實現溫度感應及智能分析識別火焰的方法，其特征在于，所述將所述目標圖像輸入訓練獲得的YoloV3智能分析模型，獲得檢測結果的步驟包括：

利用訓練獲得的YoloV3智能分析模型對所述目標圖像進行卷積，獲得特征圖；

利用所述訓練獲得的YoloV3智能分析模型對所述特征圖進行檢測，獲得檢測結果。

5.如權利要求4所述的基于yoloV3算法實現溫度感應及智能分析識別火焰的方法，其特征在于，所述利用所述訓練獲得的YoloV3智能分析模型對所述特征圖進行檢測，獲得檢測結果的步驟包括：

利用所述訓練獲得的YoloV3智能分析模型對所述特征圖進行檢測，獲得初始檢測結果；

根據所述初始檢測結果，獲得檢測結果。

6.如權利要求5所述的基于yoloV3算法實現溫度感應及智能分析識別火焰的方法，其特征在于，所述在所述多個火焰區域中確定目標火焰區域，以根據所述目標火焰區域獲得所述目標區域的火焰檢測結果的步驟包括：

根據非極大抑制法，在所述多個火焰區域中確定目標火焰區域，以根據所述目標火焰區域獲得所述目標區域的火焰檢測結果。