[发明专利]一种火烟检测方法、装置及终端设备

说明书

本发明适用于消防监测技术领域，提供了一种火烟检测方法、装置及终端设备，其中，方法包括：获取火灾图像训练数据并进行预处理，以得到预处理火灾图像数据并将所述预处理火灾图像数据作为第一输入数据输入已训练网络；获取所述已训练网络的输出数据并将所述输出数据作为第二输入数据输入全连接层，以对所述全连接层的参数进行训练，然后将所述已训练网络的参数迁移至所述全连接层，以获得火烟识别网络模型。本发明能够通过对图像数据的分析、判断，识别火或烟，通过深度迁移学习提高了对识别火烟的效率和准确率，节省了人力物力。

技术领域

本发明属于消防监测技术领域，尤其涉及一种火烟检测方法、装置及终端设备。

背景技术

传统火烟识别方法一般采用对光声，温度等物理信号进行监测，这类依靠传感器监测烟火的方法对环境的依赖性比较强，当周边环境发生变化时，烟火识别精度会急剧下降甚至失效；并且，这类方法受限于距离，如需高效的监控、识别火烟，则需要安装大量的传感器，会导致大量的人力和物力浪费。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种火烟检测方法、装置及终端设备，以解决现有技术中火烟识别方法受限于距离，如需高效的监控、识别火烟，则需要安装大量的传感器，会导致大量的人力和物力浪费的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种火烟检测方法，包括：

获取火灾图像训练数据并进行预处理，以得到预处理火灾图像数据；

将所述预处理火灾图像数据作为第一输入数据输入已训练网络；

获取所述已训练网络的输出数据；

将所述输出数据作为第二输入数据输入全连接层，以对所述全连接层的参数进行训练；

将所述已训练网络的参数迁移至所述全连接层，以获得火烟识别网络模型。

可选的，将所述已训练网络的参数迁移至所述全连接层，以获得火烟识别网络模型之后，包括：

获取图像数据并对所述图像数据通过预设建模方法进行建模，以获取所述图像数据中的运动物体区域；

通过预设分析方法对所述运动物体区域进行颜色信息分析，以获取满足预设条件的候选区域图像块。

可选的，所述通过预设分析方法对所述运动物体区域进行颜色信息分析，以获取满足预设条件的候选区域图像块，包括：

将所述运动物体区域的图像由RGB空间根据第一预设公式转换至YIQ空间；

获取所述运动物体区域的图像中在所述YIQ空间中满足第二预设公式的像素点，并标记所述满足第二预设公式的像素点为候选烟雾像素点；

获取所述运动物体区域的图像中在所述RGB空间中满足第三预设公式的像素点，并标记所述满足第三预设公式的像素点为候选火像素点；

若所述候选烟雾像素点和所述候选火像素点满足第四预设公式，则判定所述运动物体区域为候选区域块。

可选的，将所述已训练网络的参数迁移至所述全连接层，以获得火烟识别网络模型，包括：

将所述已训练网络的参数迁移至所述全连接层；

将所述已训练网络的参数与所述训练后的全连接层的参数进行对接，以获得火烟识别网络模型。

可选的，若所述候选烟雾像素点和所述候选火像素点满足第四预设公式，则判定所述运动物体区域为候选区域块之后，包括：

根据所述火烟识别网络模型识别所述候选区域图像块；

若在所述候选区域图像块中识别出火或烟，则生成报警信息，并发出警报。