[发明专利]一种火灾烟雾检测方法及装置在审
| 申请号： | 201710216973.2 | 申请日： | 2017-04-05 |
| 公开（公告）号： | CN106991400A | 公开（公告）日： | 2017-07-28 |
| 发明（设计）人： | 刘彦波;彭瑾瑜;赵杰 | 申请（专利权）人： | 北京中燕信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 工业和信息化部电子专利中心11010 | 代理人： | 于金平 |
| 地址： | 102500 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种火灾烟雾检测方法及装置。该方法包括根据预设的图像基准集对将预先建立的图像训练集中的每幅图像进行正包标记或反包标记，得到正包训练集和反包训练集；根据正包训练集和反包训练集采用预设的多示例学习算法对预设的分类模型进行训练，得到正反包分类判别模型；获取测试图像，提取测试图像的特征向量，将测试图像的特征向量输入到正反包分类判别模型中，对测试图像进行正包检测。借助于本发明的技术方案，有效解决了传统检测方法误检率高实时性差的问题,同时火灾烟雾检测装置不仅无安装位置的要求，而且通过检测火灾烟雾进行预警，烟雾通常发生在火灾的初期，因此能够为人们躲避或者扑灭大火争取更多的时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 火灾 烟雾 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种火灾烟雾检测方法，其特征在于，包括：根据预设的图像基准集对将预先建立的图像训练集中的每幅图像进行正包标记或反包标记，得到正包训练集和反包训练集；根据所述正包训练集和反包训练集采用预设的多示例学习算法对预设的分类模型进行训练，得到正反包分类判别模型；获取测试图像，提取所述测试图像的特征向量，将测试图像的特征向量输入到所述正反包分类判别模型中，对所述测试图像进行正包检测。
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