[发明专利]一种烟火告警方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种烟火告警方法，其特征在于，包括：

获取待发送的烟火告警信息，其中，所述烟火告警信息包括告警图像，所述告警图像中包含烟火目标；所述告警图像是通过预设烟火识别算法识别到的图像；

通过预先训练好的场景分类模型对所述告警图像进行烟火场景分类，得到所述告警图像对应的烟火场景分类结果，其中，所述预先训练好的场景分类模型是通过非告警的烟火场景图像、和/或需告警的烟火场景图像训练得到的算法模型；

若所述场景分类结果为所述告警图像对应的场景不是非告警场景，或者，所述场景分类结果为所述告警图像对应的场景是需告警场景时，则发送烟火告警信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预先训练好的场景分类模型对所述告警图像进行烟火场景分类，得到所述告警图像对应的烟火场景分类结果，包括：

通过预先训练好的场景分类模型计算所述告警图像为所述非告警场景，和/或所述需告警场景的置信度；

将对应所述非告警场景的置信度与预设第一阈值进行对比，和/或将对应所述需告警场景的置信度与第二预设阈值进行对比，得到所述告警图像对应的烟火场景分类结果，其中，所述场景分类结果为：若对应所述非告警场景的置信度小于预设第一阈值，和/或将对应所述需告警场景的置信度大于第二预设阈值，则为所述需告警场景；若对应所述非告警场景的置信度大于预设第一阈值，和/或将对应所述需告警场景的置信度小于第二预设阈值，则为所述非告警场景。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先训练好的场景分类模型的训练方法，包括：

将所述非告警的烟火场景样本图像、和/或所述需告警的烟火场景样本图像输入待训练的场景分类模型；

通过所述待训练的场景分类模型对输入的图像进行烟火目标的识别，并根据识别到的烟火目标确定图像中的目标关联区域；

通过所述待训练的场景分类模型对所述目标关联区域进行特征提取，并根据提取的特征进行分类，得到当前的分类结果；

根据所述当前的分类结果和输入的图像的标签计算得到所述待训练的场景分类模型当前的损失，其中，所述输入的图像的标签为预先标注的用于表示所述输入的图像的正确场景分类的标签；

根据所述当前的损失对所述待训练的场景分类模型进行参数调整，并返回所述通过所述待训练的场景分类模型对所述目标关联区域进行特征提取，并根据提取的特征进行分类，得到当前的分类结果的步骤继续执行，直至所述当前损失小于预设损失阈值，得到所述预先训练好的场景分类模型。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述烟火场景图像对应的场景为所述非告警场景，则不发送所述烟火告警信息。

5.一种烟火告警装置，其特征在于，包括：

信息获取模块，用于获取待发送的烟火告警信息，其中，所述烟火告警信息包括告警图像，所述告警图像中包含烟火目标；所述告警图像是通过预设烟火识别算法识别到的图像；

场景分类模块，用于通过预先训练好的场景分类模型对所述告警图像进行烟火场景分类，得到所述告警图像对应的烟火场景分类结果，其中，所述预先训练好的场景分类模型是通过非告警的烟火场景图像、和/或需告警的烟火场景图像训练得到的算法模型；

告警发送模块，用于若所述场景分类结果为所述告警图像对应的场景不是非告警场景，或者，所述场景分类结果为所述告警图像对应的场景是需告警场景时，则发送烟火告警信息。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述场景分类模块，包括：

置信度计算子模块，用于通过预先训练好的场景分类模型计算所述告警图像为所述非告警场景，和/或所述需告警场景的置信度；

阈值对比子模块，用于将对应所述非告警场景的置信度与预设第一阈值进行对比，和/或将对应所述需告警场景的置信度与第二预设阈值进行对比，得到所述告警图像对应的烟火场景分类结果，其中，所述场景分类结果为：若对应所述非告警场景的置信度小于预设第一阈值，和/或将对应所述需告警场景的置信度大于第二预设阈值，则为所述需告警场景；若对应所述非告警场景的置信度大于预设第一阈值，和/或将对应所述需告警场景的置信度小于第二预设阈值，则为所述非告警场景。