[發(fā)明專利]基于弱監(jiān)督協(xié)同稀疏關(guān)系排名機制的停車場火災(zāi)檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202211330612.8
• 申請日: 2022-10-28
• 公開（公告）號: CN115393660B
• 公開（公告）日: 2023-02-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉寒松;王國強;王永;劉瑞;李賢超;譚連勝;焦安健
• 申請（專利權(quán)）人: 松立控股集團股份有限公司
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/774;G06V10/24;G06V10/26
• 代理公司: 青島高曉專利事務(wù)所(普通合伙) 37104
• 代理人: 黃曉敏

1.一種基于弱監(jiān)督協(xié)同稀疏關(guān)系排名機制的停車場火災(zāi)檢測方法，其特征在于，具體包括如下步驟：

（1）構(gòu)建火災(zāi)檢測數(shù)據(jù)集：

收集停車場火災(zāi)時圖片構(gòu)建火災(zāi)檢測數(shù)據(jù)集，將圖片分為有火災(zāi)和無火災(zāi)兩類，同時將火災(zāi)檢測數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集，驗證集和測試集三個子數(shù)據(jù)集；

（2）火災(zāi)位置粗定位：

基于CAM機制，將圖片類別信息轉(zhuǎn)化為定位信息的類別激活圖，通過這種方式將停車場中火災(zāi)位置粗定位；

（3）基于雙流協(xié)同學(xué)習(xí)機制的關(guān)系建模：

根據(jù)步驟（2）得到的火災(zāi)位置粗定位，基于雙流分類網(wǎng)絡(luò)，采用雙流協(xié)同學(xué)習(xí)機制建模雙流網(wǎng)絡(luò)之間的互補關(guān)系，進(jìn)一步精細(xì)化火災(zāi)位置粗定位；

（4） 雙流協(xié)同學(xué)習(xí)機制稀疏關(guān)系排名：

根據(jù)步驟（3）精細(xì)化后的停車場火災(zāi)粗定位信息，采用關(guān)系矩陣稀疏化的方式，即在關(guān)系矩陣的基礎(chǔ)上引入關(guān)系排名，然后基于關(guān)系排名，挑選特征值最高的K個為一致性程度更高的信息，將火災(zāi)區(qū)域建模為一致性信息；

（5）基于特征學(xué)習(xí)閾值化的火災(zāi)區(qū)域分割：

將步驟（4）輸出的結(jié)果輸入閾值化分割模塊，將火災(zāi)的定位信息轉(zhuǎn)化為火災(zāi)的區(qū)域信息，以加權(quán)的方式增強火災(zāi)區(qū)域，得到停車場火災(zāi)的精確分割區(qū)域：

,

其中，為對角矩陣，和是網(wǎng)絡(luò)層學(xué)習(xí)的權(quán)重；Seg的定義如下，

其中，Cov代表卷積操作，Mul代表矩陣乘法，代表懲罰因子，Tho代標(biāo)閾值化操作，CP代表基于通道的池化操作；

（6）基于知識蒸餾網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)迭代精細(xì)化：

基于步驟（5）得到的精確分割區(qū)域訓(xùn)練端到端的停車場火災(zāi)分割網(wǎng)絡(luò)，將停車場火災(zāi)分割網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果作用到火災(zāi)分類網(wǎng)絡(luò)，通過知識蒸餾的方式將二者結(jié)果迭代提升；

（7）基于火災(zāi)分割面積的災(zāi)情程度預(yù)測：

根據(jù)步驟（6）輸出的火災(zāi)分割信息獲取火災(zāi)的面積，將火災(zāi)的面積劃分為不同的等級，火災(zāi)面積的大小和火災(zāi)的等級對應(yīng)，由此預(yù)測火災(zāi)災(zāi)情程度；

（8）停車場火災(zāi)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練：

將火災(zāi)檢測數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練集圖片作為火災(zāi)分類網(wǎng)絡(luò)的輸入并預(yù)測是否發(fā)生火災(zāi)，再反向傳播誤差，對分類網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；同時將精細(xì)化的分割結(jié)果作為偽標(biāo)簽訓(xùn)練分割網(wǎng)絡(luò)，并反向傳播誤差，對分割網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，然后將分割網(wǎng)絡(luò)的輸出作為分類網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重信息，訓(xùn)練分類網(wǎng)絡(luò)，二者同時訓(xùn)練并同時提升，得到訓(xùn)練好的停車場火災(zāi)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)；

（9）停車場火災(zāi)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)測試：

將火災(zāi)檢測數(shù)據(jù)集中的測試集圖片輸入停車場火災(zāi)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)，輸出停車場火災(zāi)檢測結(jié)果，基于檢測結(jié)果計算火災(zāi)面積，確定火災(zāi)等級，并根據(jù)火災(zāi)等級指定救火方案。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于弱監(jiān)督協(xié)同稀疏關(guān)系排名機制的停車場火災(zāi)檢測方法，其特征在于，步驟（2）的具體過程為：將兩張圖片I₁，I₂輸入到深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，將網(wǎng)絡(luò)側(cè)輸出特征 通過下采樣和上采樣操作特征聚合：

CAM機制定義如下：

其中， Cov代表卷積操作，softmax代表歸一化操作，F(xiàn)C代表全連接層，代表特征層從2到4，GAP代表全局池化層。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述基于弱監(jiān)督協(xié)同稀疏關(guān)系排名機制的停車場火災(zāi)檢測方法，其特征在于，步驟（3）的建模結(jié)果為：

,

其中，和分別為雙流網(wǎng)絡(luò)特征索引為i，j層的特征，為矩陣乘法，為歸一化函數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述基于弱監(jiān)督協(xié)同稀疏關(guān)系排名機制的停車場火災(zāi)檢測方法，其特征在于，步驟（4）所述關(guān)系矩陣為：

,

其中，Rank為排序函數(shù)，能夠根據(jù)特征中數(shù)值排序，為獲取排序后k個數(shù)目的值。