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[發明專利]一種基于深度學習的煙霧檢測方法在審

專利信息
申請號: 202110542645.8 申請日: 2021-05-18
公開(公告)號: CN113537226A 公開(公告)日: 2021-10-22
發明(設計)人: 孟慶松;趙德偉 申請(專利權)人: 哈爾濱理工大學
主分類號: G06K9/34 分類號: G06K9/34;G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 150000 黑龍*** 國省代碼: 黑龍江;23
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 深度 學習 煙霧 檢測 方法
【權利要求書】:

1.一種基于深度學習的煙霧檢測方法,其特征在于:它的檢測方法如下:

步驟一、改進的混合高斯與YOLOv3融合煙霧檢測算法:

分為兩部分;第一部分利用改進的混合高斯算法對視頻每幀進行像素匹配,得到相應的靜態背景和動態前景,然后按照一定規律對動態前景進行提取,得到粗篩選后的煙霧前景;第二部分主要采用YOLOv3目標檢測算法,提取煙霧特征并進行二次細篩選;利用YOLOv3提取煙霧特征時,把預處理后的煙霧數據集作為模型的輸入,在模型中進行反復訓練和調整參數,最后生成表征煙霧特征的權重,并在粗篩選得到的煙霧前景中進行調用,對煙霧區域進行二次細篩選,最終框定出視頻煙霧的具體位置和范圍,從而有效的對煙霧進行檢測;

(1.1)、改進混合高斯煙霧前景提取:

(1.1.1)、視頻當前幀的像素點與高斯分布進行匹配,若滿足式(1-2),則像素點與高斯分布匹配,若不滿足,則說明不匹配;

|Xi,ti|<2.5σi (1-2)

(1.1.2)、若匹配成功,則用此像素點來更新高斯背景模型,更新的公式為式(1-3)、式(1-4)和式(1-5):

ωi,t=(1-α)ωi-1+α(Mi,t) (1-3)

μi,t=(1-θ)μi,t-1+θXt (1-4)

σ2i,t=(1-θ)σ2i,t-1+θ(Xti,t-1)T(Xti,t-1) (1-5)

式中,α為學習率;Mi,t用來控制多個高斯分布的權值變化;當匹配成功時,Mi,t=1;匹配失敗時,Mi,t=0;α和θ可以反映高斯適應不同場景的能力;

(1.1.3)、若與任一個高斯分布都不匹配,則增加一個高斯分布或者更新高斯分布來取代優先級最小的分布;

K個高斯分布按照優先級從高到低排列為式(1-6):

(1.1.4)、高斯模型更新參數后,按照優先級對像素點的K個高斯分布進行排列,并取前B個高斯分布作為背景像素的理想描述:

式中,ωk表示一個像素中第K個高斯函數的權值;T一般取0.5到1之間,這里取經驗值0.85,繼續對Xi,t與上述B個高斯分布做匹配測驗,與前B個高斯分布任一個相匹配則為前景,反之則為背景;

(1.2)、YOLOv3模型與訓練:

通過在一個神經網絡模型中進行預測目標區域和目標類別;YOLOv3采用了新的ResNet思想的darknet-53網絡結構,在網絡中加入殘差模塊,并采用3個不同尺度的特征圖來進行對象檢測,能夠檢測到更加細粒度的特征;

步驟二、基于改進YOLOv3的煙霧檢測算法:

將通道注意力機制嵌套在YOLOv3網絡結構中殘差卷積塊Residual Block的最后一層,在煙霧目標檢測中,當兩個或者兩個以上目標框接近時,分數更低的框就會因為與之重疊面積過大而被刪掉,NMS的閾值需要手動確定,設置小了會漏檢,設置大會誤檢,將非極大值抑制改為Soft-NMS。

2.根據權利要求1所述的一種基于深度學習的煙霧檢測方法,其特征在于:所述Soft-NMS為在煙霧檢測中,首先產生一些煙霧候選區域,其次通過分類網絡得到類別得分,與此同時通過回歸網絡得到更加精確的位置參數,最后通過非極大值抑制得出最后的檢測結果。

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