[發(fā)明專利]基于視頻圖片的人工智能煙火分析方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111163127.1
• 申請日: 2021-09-30
• 公開（公告）號: CN113989735A
• 公開（公告）日: 2022-01-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 黃嘯晨
• 申請（專利權(quán)）人: 南京鐵辰安全技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06V20/52
• 分類號: G06V20/52;G06V20/80;G06V10/20;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 南京禾易知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32320
• 代理人: 詹慶銣

本發(fā)明提供基于視頻圖片的人工智能煙火分析方法，包括第一步，視頻轉(zhuǎn)碼；第二步，視頻數(shù)據(jù)預(yù)處理；第三步，預(yù)設(shè)圖像識別模型；第四步，輸出圖像識別結(jié)果；第五步，圖像識別結(jié)果信息的區(qū)域判定。煙火識別是建立在人工智能算法基礎(chǔ)上，以圖像數(shù)據(jù)作為分析對象，識別圖像中煙火；該模型可以通過再訓練進一步提高識別率，消除誤報；從而在系統(tǒng)的視頻合并模式可以實現(xiàn)對算力硬件資源的最優(yōu)化使用，大幅節(jié)約硬件成本。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及煙火識別技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于視頻圖片的人工智能煙火分析方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

現(xiàn)有的火災(zāi)報警系統(tǒng)分為兩大類：探測器類：如煙感、溫感等，近距離探測煙霧濃度、溫度。以及紅外視頻類：通過紅外攝像頭，遠距離探測目標位置溫度。

而探測器設(shè)備對煙火的感知存在延時，以煙感為例，只有當煙霧濃度達到一定閾值才會觸發(fā)報警，此時距起煙起火可能已經(jīng)經(jīng)過了一段時間；此外，探測器類設(shè)備覆蓋范圍有限，僅能探測周邊10平方米的范圍；探測器類設(shè)備僅能用于室內(nèi)，無法應(yīng)用于室外開放空間；

而紅外攝像頭為專用設(shè)備，價格高昂，需要安裝施工，帶來大量工程量；紅外攝像頭是通過溫度進行識別，對于火焰有較高的識別率，但是無法識別火災(zāi)早期的起煙情況；紅外攝像頭容易對高溫物體發(fā)生誤報。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明目的是提供基于視頻圖片的人工智能煙火分析方法及系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題，本發(fā)明通過將煙火識別建立在人工智能算法基礎(chǔ)上，以圖像數(shù)據(jù)作為分析對象，識別圖像中煙火的方式；并通過樣本訓練再進一步提高識別率，消除誤報的方式，解決了現(xiàn)有技術(shù)中的問題。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明是通過如下的技術(shù)方案來實現(xiàn)：基于視頻圖片的人工智能煙火分析方法，包括以下步驟：

第一步，視頻轉(zhuǎn)碼

獲取多路視頻源中的視頻數(shù)據(jù)，對其進行RTMP格式轉(zhuǎn)碼，以保證不同型號采集設(shè)備間的數(shù)據(jù)兼容，同時將視頻分辨率統(tǒng)一壓縮至識別模型分辨率；

第二步，視頻數(shù)據(jù)預(yù)處理

S2-1、對視頻數(shù)據(jù)進行幀采樣，降低視頻數(shù)據(jù)中每幀圖像的幀率；

S2-2，對每幀圖像進行幀標識，給每幀圖像增加圖片識別碼ID，并將圖片識別碼ID轉(zhuǎn)化為二進制，生成圖片識別碼ID所對應(yīng)的序列圖片，基于生成的序列圖片，將其疊加至原始幀位置；

S2-3，對經(jīng)幀標識后的視頻數(shù)據(jù)進行幀合并

通過預(yù)設(shè)采樣率在采樣時間點分別抽取多路視頻數(shù)據(jù)中的一幀圖像放入進行幀合并隊列，以作為合并后視頻數(shù)據(jù)的1～n幀，其中，n為視頻數(shù)據(jù)源數(shù)量，并將已抽取的源視頻幀送至下一采樣時間點輸出；

S2-4，返回步驟S2-1，循環(huán)；

第三步，預(yù)設(shè)圖像識別模型

S3-1，獲取采樣圖像訓練樣本，所述圖像訓練樣本至少標注有第一訓練特征信息和第二訓練特征信息，所述第一訓練特征信息用于表征視頻圖片起煙起火信息，所述第二訓練特征信息用于表征視頻圖片無煙火信息；

S3-2，采用所述第一訓練特征信息和第二訓練特征信息對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練，得到圖像識別模型；

第四步，輸出圖像識別結(jié)果

S4-1，基于所述圖像識別模型，以所述圖片識別碼ID中的每一幀圖像作為分析對象，提取所述圖像特征信息；

S4-2，將所述圖像特征信息與獲取的采樣圖像訓練樣本中的訓練特征信息進行比對，獲得結(jié)果對應(yīng)關(guān)系；

S4-3，依據(jù)與S4-1的提取并識別過程輸出圖像識別結(jié)果信息。

進一步的，還包括以下步驟：