[發明專利]一種煙霧檢測數據合成方法及系統

在審

• 申請號: 202211488921.8
• 申請日: 2022-11-25
• 公開（公告）號: CN115761244A
• 公開（公告）日: 2023-03-07
• 發明（設計）人: 汪暾;王齊;歐陽開一
• 申請（專利權）人: 中科開創（廣州）智能科技發展有限公司
• 主分類號: G06V10/30
• 分類號: G06V10/30;G06V10/34;G06V10/44;G06V10/56;G06V10/764;G06T7/246;G06T7/73
• 代理公司: 東莞卓為知識產權代理事務所(普通合伙) 44429
• 代理人: 湯冠萍

本發明公開了一種煙霧檢測數據合成方法，包括以下步驟：煙霧檢測數據合成系統的安裝及設置；煙霧區域提取；煙霧區域圖片的處理；背景透明的煙霧mask圖片的處理；調取合成及標注；組合統籌構成數據集。本發明該公開一種煙霧檢測數據合成系統。本發明使得煙霧mask圖片具有較大的豐富性、差異性，不容易發生過擬合，保證訓練集合成的數據量，提高后續的檢測精度及效果；本發明避免極其繁瑣的人工標注工作，在極大提高算法開發效率的同時，也使得模型的檢測效果得到了有效的保證，保證檢測精度；通過設置分類保存模塊實現分類保存便于后續訓練集的快速調取，提高調取對比的響應速度及準確性，提高判斷及識別的效率及時間。

技術領域

本發明涉及煙霧檢測處理的技術領域，具體涉及一種煙霧檢測數據合成方法及系統。

背景技術

近年來，煙霧檢測在防止火災及預警的領域得到了越來越廣泛的應用。如專利號：CN107749067A公開了用離線訓練的卷積神經網絡模型提取煙霧特征，然而，該訓練卷積神經網絡模型需要大量的標注數據，這些數據的采集和標注需要耗費大量的時間和精力，效率慢，不利于后續數據的調取檢測，檢測效率及精度較慢，影響防火的效率；為解決上述問題，人們發明了專利號：CN109147254B公開了一種通過實驗模擬方式收集煙霧圖片，其通過實驗模擬的方式收集煙霧圖片，實驗模擬無法真實反應出真實場景的數據分布情況，且其根據fDSST跟蹤算法對煙霧目標進行自動標注的方法，該方法可以對視頻幀圖片進行自動標注，能夠大幅減少標注的時間和精力，但是由于相鄰視頻幀之間的圖片內容變化很小，將會采集到大量相似的訓練圖片，這些相似圖片對模型的效果提升幫助不大，而且容易產生過擬合現象，影響后續模型的檢測精度及效果；且上述兩種煙霧合成的訓練樣本隨機性較差，數據集的豐富性及差異性較低，影響后續的合成效果及在實際場景中的識別效果，影響檢測效率及準確性；現有的煙霧檢測系統無分類功能，影響后續調取對比的響應速度及準確性，影響判斷效率，從而影響識別的效率及時間；且現有的煙霧檢測系統及方法對煙霧區域的提取精度較差，影響煙霧分析及處理效果，影響后的煙霧訓練集的合成的效果及效率，影響后續的檢測效率。

發明內容

本項發明是針對現在的技術不足，提供一種煙霧檢測數據合成方法。

本發明還公開一種煙霧檢測數據合成系統。

本發明為實現上述目的所采用的技術方案是：

一種煙霧檢測數據合成方法包括以下步驟：

(1)煙霧檢測數據合成系統的安裝及設置：將煙霧檢測數據合成系統安裝至終端上，所述煙霧檢測數據合成系統與視頻系統鏈接，所述煙霧檢測數據合成系統包括處理模塊、截取提取模塊、分隔處理模塊、處理除雜模塊、圖像調整處理模塊、調取合成模塊、合成標注模塊、組合統籌模塊及保存模塊，所述保存模塊包括煙霧mask圖片保存模塊、訓練集保存模塊、背景圖片保存模塊及合成圖片保存模塊；

(2)煙霧區域提取：所述處理模塊控制截取提取模塊對視頻系統中的視頻段中的煙霧區域進行提取，提取得到煙霧區域圖片；

(3)煙霧區域圖片的處理：所述處理除雜模塊對提取得到的煙霧區域圖片進行去雜處理，先對煙霧區域圖片進行濾波、膨脹、腐蝕等圖像處理操作，去除煙霧外的雜物參數的干擾，然后對處理后的煙霧區域圖片的煙霧部分進行截取并保存為背景透明的煙霧mask圖片，將背景透明的煙霧mask圖片傳輸到煙霧mask圖片保存模塊進行存檔保存后；

(4)背景透明的煙霧mask圖片的處理：所述圖像調整處理模塊設有調取模塊，所述調取模塊對煙霧mask圖片保存模塊中的背景透明的煙霧mask圖片進行調取，調取至圖像調整處理模塊進行處理，所述圖像調整處理模塊對背景透明的煙霧mask圖片進行隨機的數據增強操作，如翻轉、旋轉、縮放、顏色抖動、亮度調節、飽和度調節等，得到增強mask圖片；