[發明專利]一種基于改進NanoDet深度網絡的發動機濃煙淡煙自動檢測方法

在審

• 申請號: 202111428973.1
• 申請日: 2021-11-29
• 公開（公告）號: CN114092458A
• 公開（公告）日: 2022-02-25
• 發明（設計）人: 王靜靜;張聰;張新曼;羅智元;陳冕;程昭暉;趙紅超;賈士凡;王書琴;毛乙舒;陸罩
• 申請（專利權）人: 西安交通大學;中國航發四川燃氣渦輪研究院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 西安智大知識產權代理事務所 61215
• 代理人: 段俊濤

1.一種基于改進NanoDet深度網絡的發動機濃煙淡煙自動檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1)，采集發動機煙霧圖片構成數據集；

步驟2)，對數據集中的煙霧圖片進行濃煙和淡煙標注，并分為訓練集和測試集，輸入改進NanoDet深度網絡進行訓練，其中，訓練集輸入至ShuffleNetV2主干網絡進行卷積計算產生不同尺度上的特征層，再將C5特征層輸入擴張編碼器，即投影層和四個擴張殘差塊，接著在經擴張編碼器處理后的C5特征層對每個像素進行目標的多個邊框預測，同時，用適應性訓練樣本選擇算法(ATSS)篩選正負樣本，最后通過檢測頭計算位置回歸的損失和分類損失；

步驟3)，以訓練的改進NanoDet深度網絡為煙霧檢測器，對發動機濃煙淡煙進行判別，方法如下：

采集視頻幀并輸入訓練的改進NanoDet深度網絡，經過特征增強、特征轉換以及標準化處理，由輸出煙霧類別的概率和煙霧邊框位置，判斷發動機是否產生煙霧以及產生煙霧的范圍，并對檢測到的煙霧圖像進行色度計算，計算煙霧區域色度平均值和周圍背景區域色度平均值，并計算二者之差，如果超過設定閾值則判斷產生的是濃煙，否則是淡煙，若檢測到有發動機煙霧的概率超過預設閾值，則進行報警并根據濃煙淡煙采取不同行動；否則，繼續進行監控。

2.根據權利要求1所述基于改進NanoDet深度網絡的發動機濃煙淡煙自動檢測方法，其特征在于，所述步驟1)，將采集的發動機煙霧圖片進行數據增強，以擴增數據集。

3.根據權利要求2所述基于改進NanoDet深度網絡的發動機濃煙淡煙自動檢測方法，其特征在于，所述數據增強的方法為：

對原數據集進行Mosaic數據增強，將四張圖片隨機拼接形成一張圖片；

對原數據集進行旋轉、亮度調整、縮放、隨機遮擋、隨機剪裁中的一種或多種操作。

4.根據權利要求3所述基于改進NanoDet深度網絡的發動機濃煙淡煙自動檢測方法，其特征在于，所述Mosaic數據增強的方法為：從數據集中取批大小(batchsize)張圖片，每次隨機抽取四張圖片，四張圖片經過裁剪后按從左到右從上到下的順序拼接為輸出圖片，且輸出圖片的尺寸和原樣本尺寸一致，裁剪方法如下：隨機產生剪裁位置參數cut_x和cut_y；其中，cut_x和cut_y表示對圖片1的左上角剪裁的寬和高，由于輸出圖片尺寸是確定的，所以，圖片2在右上角需要裁剪寬和高、圖片3在左下角需要裁剪的寬和高、圖片4在右下角裁剪的寬和高都被確定，四張圖片剪裁完后，將剪裁得到的子圖1，2，3，4按上左、上右、下左、下右的順序拼接形成新的圖片，原圖的邊界框保留，將Mosaic數據增強過程重復batchsize次，得到新的一批(batch)數據。

5.根據權利要求1所述基于改進NanoDet深度網絡的發動機濃煙淡煙自動檢測方法，其特征在于，所述步驟2)，對數據集中的煙霧圖片保持統一的長寬比，并對濃煙和淡煙采用矩形框進行標注。