[发明专利]一种激光发射安全快速报警方法和装置

说明书

一种激光发射安全快速报警方法和装置，包括：对公共数据和现场采集的人体特征样本训练深度网络模型对深度网络模型输入获取的图像数据；通过所述改进的深度网络模型处理图像数据，获取图像数据的识别概率；如果所述识别概率大于预先设置的报警阈值，则进行报警并切断激光器的激光输出。本发明对激光反射区域图像按照侧方进入的原则对图像分割为四个子图像区域，同时考虑人员进入的复杂性，将四个子图像区进行部分重合处理，并对训练样本分成四类：人脸、头部、上身、下身，每个区域独立并行执行人脸、人头、上身和下身的训练模型识别的计算，只要发现四类种的任何一类就立即报警，大大提高了处理的实时性和闯入激光发射区域人员的识别准确率。

技术领域

本发明涉及一种激光发射安全快速报警装置，具体讲是在激光发射区域基于视觉深度学习动态对人形进行自动识别并实时报警，并及时切断激光器的发射来保证人身安全。

背景技术

随着激光应用技术的快速发展，千瓦级以上的激光器配合高精度的跟瞄系统，在军事上可用于反侦察，对较远距离的高低空无人侦察机的光电探测系统的感光器件实施满屏干扰，饱和干扰或进行物理损伤，使其丧失侦察功能；同时也可对敌方的“低小慢”多批次无人机群进行拦截，要地低空防御和激光损伤拦截。在民用上，即可以对大使馆、核电站、水电站、油库等重要场所实施低空无人机防御，也可布置在民用机场跑道、高压铁塔的鸟类驱赶，还可制止民用航线上无人机的“黑飞”，该技术具有广阔的应用场景。

在激光发射过程中，其主要目标是“物”，而非“人”。尤其在打击低空飞行目标和各类出光试验过程中，必须考虑各类人员的安全性。激光发射时，如果有人误闯入发射区域或激光载体出现不可控的运动都非常可能对人身造成不同程度的伤害。

发明内容

本发明提供一种激光发射安全快速报警方法和装置，以解决现有技术存在的问题。

本发明采用以下技术方案：

一种激光发射安全快速报警方法，包括：

对公共数据和现场采集的人体特征样本训练深度网络模型；

对深度网络模型输入获取的图像数据；

通过所述改进的深度网络模型处理图像数据，获取图像数据的识别概率；

如果所述识别概率大于预先设置的报警阈值，则进行报警并切断激光器的激光输出。

进一步，所述的对人体样本训练深度网络模型包括：

获取人体图像样本数据，所述人体图像样本数据至少包括四个类型的样本数据：人脸样本数据、人头样本数据、上身样本数据、下身样本数据；

通过神经网络对人脸、人头、上身和下身的人体样本数据进行训练，获取四个分类的深度网络模型。

进一步，所述对深度网络模型输入获取的图像数据包括：

获取公共数据和现场采集的场景图像，将场景图像划分为若干子图像，若干子图像中的每个子图像均作为一个图像数据。

进一步，所述四个类型的样本数据获取后，对样本数据中的每个样本均至少进行旋转、缩放、反转、明暗变化操作中的一项或者多项操作后，作为新的样本对样本数据空间进行扩充。

进一步，所述对场景图像划分为若干子图像时，将采集的场景图像按边缘分割成有部分重叠的若干区域，每个区域为一个子图像，场景图像中若干区域中间的区域为激光照射区域。

进一步，所述通过所述深度网络模型处理图像数据、获取图像数据的识别概率包括：

若干子图像中的每个子图像均作为图像数据输入到四个类型的深度网络模型进行处理，获取每个子图像在四个类型的深度网络模型中的识别概率，进行识别分类。

所述场景图像的尺寸相同，且所述若干子图像的尺寸均相同。