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[发明专利]基于图片识别的学校火灾预警方法-CN202011377347.X在审
发明人：徐俊生;张俊;马兵会;王东赛 -专利权人： 北京华正明天信息技术股份有限公司
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G08B17/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图片识别的学校火灾预警方法，通过设置在学校不同区域的摄像头采集当前图片，并进行图片识别以判断是否存在火焰图像，若是，则确定对应的目标区域，通过目标区域内的目标温度检测设备获取温度检测信息，并通过目标区域内的目标烟雾检测设备获取烟雾检测信息，进而判断目标区域内是否存在火灾事件，若是，则生成预警提示信息，并基于预警提示信息进行学校火灾预警，与现有技术中只通过烟雾报警器检测火灾事件相比，本发明中通过图片识别技术识别火焰图像，并结合温度检测设备和烟雾检测设备进行检测，可在火势较小的情况下就识别到火灾事件，并且在火势变大之前就对此进行火灾预警，从而达到及时预警的效果。
基于图片识别学校火灾预警方法

[发明专利]基于机器学习的火灾检测方法-CN202011377466.5在审
发明人：徐俊生;张俊;陈洋;马兵会 -专利权人： 北京华正明天信息技术股份有限公司
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的火灾检测方法，该方法包括：获取山林视频图像，对山林视频图像进行逐帧识别，并根据识别结果判断山林视频图像中是否存在可疑火灾图像；在山林视频图像中存在可疑火灾图像时，获取可疑火灾图像，并通过预设神经网络模型对可疑火灾图像进行图像特征提取，以获得图像特征集；检测图像特征集中是否存在火焰烟雾特征，若存在，则根据可疑火灾图像生成火灾预警信息，本发明通过机器学习的方式对采集到的山林视频进行火焰烟雾特征的识别，然后根据识别结果判断是否发生了山林火灾，相比于现有的火灾预警方式，具有较高的准确度。
基于机器学习火灾检测方法

[发明专利]基于神经网络的烟雾图像分类方法-CN202011377912.2在审
发明人：徐俊生;张俊;陈洋 -专利权人： 北京华正明天信息技术股份有限公司
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的烟雾图像分类方法，属于图像处理技术领域。本发明中获取待分类烟雾图像；提取待分类烟雾图像上各个图像点对应的像素值；根据像素值对待分类烟雾图像进行处理，得到目标烟雾图像；获取目标烟雾图像上各个图像点对应的特征参数；根据各个图像点对应的特征参数构建目标烟雾图像对应的特征参数集；获取特征参数集的参考特征参数；通过预设神经网络模型确定参考特征参数对应的目标特征类别；将目标特征类别作为所待分类烟雾图像的分类结果，通过图像点的像素值对待分类烟雾图像进行处理，对处理后得到的目标烟雾图像进行分类，更加全面地对烟雾图像进行分类，从而提高了烟雾图像分类的准确性。
基于神经网络烟雾图像分类方法

[发明专利]基于特征聚合与密集连接的火灾图像特征提取方法-CN202011383830.9在审
发明人：徐俊生;张俊;陈洋;田鹏 -专利权人： 北京华正明天信息技术股份有限公司
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于火灾检测技术领域，公开了一种基于特征聚合与密集连接的火灾图像特征提取方法。所述方法包括：获取样本火灾图像，生成样本图像集合；获取特征聚合与密集连接的预设卷积神经网络模型，并根据预设卷积神经网络模型对样本图像集合进行分类；根据分类结果生成样本图像子集合，根据样本图像子集合进行图像特征提取。利用具有特征聚合与密集连接机制的卷积神经网络对构建成的火灾样本集合进行分类，区分火灾图像对应的场景，生成对应的样本图像子集合，避免人工标注带来的错误，并根据样本图像子集合进行图像特征提取，获取不同场景下的火灾图像特征。提取方式较现有技术更加准确，可利用提取结果提升火灾检测准确率。
基于特征聚合密集连接火灾图像提取方法

[发明专利]一种基于yoloV3算法实现温度感应及智能分析识别火焰的方法-CN202010867980.0在审
发明人：徐俊生;张俊;陈洋;沈洪波 -专利权人： 北京华正明天信息技术股份有限公司
申请日： 2020-08-25 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于yoloV3算法实现温度感应及智能分析识别火焰的方法，所述方法包括以下步骤：获取目标区域的目标温度；判断所述目标温度是否大于或等于预设温度阈值；当所述目标温度大于或等于所述预设温度阈值时，获取所述目标区域的待检测图像；对所述待检测图像进行处理，获得目标图像；将所述目标图像输入训练获得的YoloV3智能分析模型，获得检测结果，所述检测结果包括多个火焰区域；在所述多个火焰区域中确定目标火焰区域，以根据所述目标火焰区域获得所述目标区域的火焰检测结果。火焰检测结果的准确率高，火焰检测效果较好。
一种基于 yolov3 算法实现温度感应智能分析识别火焰方法

[发明专利]一种基于温感、视频图像信息的智能识别火灾预警的方法-CN202010867978.3在审
发明人：徐俊生;张俊;马兵会;王东赛 -专利权人： 北京华正明天信息技术股份有限公司
申请日： 2020-08-25 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G08B17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于温感、视频图像信息的智能识别火灾预警的方法，所述方法包括以下步骤：获取目标区域的目标温度；判断所述目标温度是否大于或等于第一预设温度阈值；当所述目标温度大于或等于所述第一预设温度阈值时，获取所述目标区域的目标视频流；利用智能识别模型，对所述目标视频流的待检测帧进行检测，获得检测结果；根据所述检测结果，获得所述目标区域的火灾预警结果。不需要对视频流的全部视频帧进行检测和分析，检测和分析的数据较少，终端设备负载较低。
一种基于视频图像信息智能识别火灾预警方法

[发明专利]一种基于yolov3算法识别监控画面中初期火灾的方法-CN202010701656.1在审
发明人：徐俊生;张俊;陈洋 -专利权人： 北京华正明天信息技术股份有限公司
申请日： 2020-07-20 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于yolov3算法识别监控画面中初期火灾的方法，所述方法包括以下步骤：获取第一火焰图像；对所述第一火焰图像进行特征提取，得到第一特征图；根据所述第一特征图，确定所述第一火焰图像中火焰的位置。本发明还公开了一种图像处理装置和可读存储介质。本发明能够解决现有的识别监控画面中初期火灾的技术中火焰识别的算法结构复杂，运行速度慢，识别精度不高的问题。
一种基于 yolov3 算法识别监控画面初期火灾方法

[发明专利]基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法-CN202010701657.6在审
发明人：徐俊生;张俊;马兵会 -专利权人： 北京华正明天信息技术股份有限公司
申请日： 2020-07-20 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法，所述种基于小波变换的高频分量检测及色彩识别的火灾预警方法包括：通过获取监控区域的图像；将图像输入火灾识别模型，得到火灾识别模型输出的特征图像；在根据特征图像确定所述监控区域发生火灾时，向预设终端发送监控区域发生火灾的预警信息。可及时发现火灾，提高了火灾的预警实时性。
基于变换高频分量检测色彩识别火灾预警方法

[发明专利]基于神经网络的森林火灾检测方法-CN202010701658.0在审
发明人：徐俊生;张俊;陈洋;王东赛 -专利权人： 北京华正明天信息技术股份有限公司
申请日： 2020-07-20 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的森林基于神经网络的森林火灾检测方法，所述方法包括以下步骤：获取目标区域的目标图像和目标红外温度图像；利用训练得到的卷积神经网络分类器对所述目标图像和所述目标红外温度图像进行分类，以获得分类结果；基于所述分类结果，获得所述目标区域的火灾检测结果。由此可见，由于当目标区域出现火灾时，目标图像和目标红外温度图像均已携带火灾特征，输入训练得到的神经网络分类器中，则可输出分类结果，从而获得目标区域出现火灾的检测结果，不需等待目标区域的火灾扩大，能及时的检测到火灾初发情况，对目标区域火灾检测速度较快、及时，检测效果好。
基于神经网络森林火灾检测方法

[发明专利]一种基于CNN+LSTM+MLP组合神经网络判断监控视频着火的预警方法-CN202010701605.9在审
发明人：徐俊生;张俊;陈洋;沈洪波 -专利权人： 北京华正明天信息技术股份有限公司
申请日： 2020-07-20 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CNN+LSTM+MLP组合神经网络判断监控视频着火的预警方法，所述火灾的预警方法包括以下步骤：获取监控区域的第一视频；在所述第一视频的图像中，确定目标区域；根据所述第一视频确定所述目标区域对应的第二视频；对所述第二视频进行识别得到预测值；若所述预测值大于第一预设值，向预设终端发送监控区域着火的提示信息。本发明还公开了一种火灾预警装置和可读存储介质。本发明能够解决人并不能实时对监控画面进行识别判断，导致对监控视频中是否发生火灾的预警不及时的问题。
一种基于 cnn lstm mlp 组合神经网络判断监控视频着火预警方法

[发明专利]一种基于深度学习图像火灾识别的安全预警管理系统-CN201910312300.6在审
发明人：徐俊生;张俊;祁鹏;陈洋;李嘉宾;田鹏 -专利权人： 北京华正明天信息技术股份有限公司
申请日： 2019-04-18 - 公布日： 2019-07-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习图像火灾识别的安全预警管理系统，从前到后依次包括系统管理模块、图像预处理模块、火灾识别模型模块、预警管理模块和可视化模块。火灾识别是基于CNN(卷积神经网络)及HSV算法的火灾识别；和/或，基于faster‑rcnn(目标检测)算法的火灾识别；和/或，基于CNN(卷积神经网络)及帧间差分算法的火灾识别，本发明通过前景检测技术做图像预处理，基于深度学习建模完成对火灾检测，同时，基于企业员工与实际经验建立人工模型，对火灾针对危害严重等级进行分类，实现分级预警。不仅实现火灾的高识别率、准确率，而且满足多路高并发时，系统整体响应时间较短。
火灾识别算法卷积神经网络安全预警管理系统学习图像图像预处理模块系统管理模块预警管理模块可视化模块图像预处理火灾分级预警高识别率火灾检测模型模块目标检测企业员工前景检测人工模型系统整体帧间差准确率多路建模并发分类响应学习

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