[发明专利]一种基于深度学习的火灾智能监控系统及其方法在审
| 申请号： | 201910160596.4 | 申请日： | 2019-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN109903507A | 公开（公告）日： | 2019-06-18 |
| 发明（设计）人： | 安超;魏海军;刘竑;武燊;梁麒立 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G08B17/12 | 分类号： | G08B17/12;G06K9/00;G06K9/32 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 包姝晴;徐雯琼 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的火灾智能监控系统及其方法，包含：图像采集模块，通过双目摄像头进行实时监控；图像分析模块，利用深度学习模型对监控视频图像中的火焰实时检测；报警模块，提醒监控人员观察监控视频图像中的火情；火焰定位模块，接收深度学习模型检测到的火焰像素位置信息，利用双目立体视觉定位算法将火焰像素位置信息映射到空间，得到火焰空间位置信息；定点灭火模块，在报警模块无应答而导致持续报警的条件下，经过预设的间隔时间，接收火焰空间位置信息。本发明将深度学习和摄像头定位算法结合用于火焰识别，并提出新的卷积核模块，特征提取能力更强，还能在测到火焰时报警，在监控人员无反应情况自动对火焰区域定点灭火。 | ||
| 搜索关键词： | 监控视频图像 像素位置信息 智能监控系统 报警模块 定位算法 火焰空间 学习 双目立体视觉 图像采集模块 图像分析模块 双目摄像头 摄像头 火灾 定位模块 火焰区域 火焰识别 灭火模块 模型检测 实时监控 实时检测 特征提取 卷积核 无应答 监控 映射 火情 预设 灭火 报警 观察 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的火灾智能监控系统，其特征在于，包含：图像采集模块，通过双目摄像头在不同场所下进行实时监控，采集监控视频图像的数据；图像分析模块，利用训练好的深度学习模型对所述监控视频图像中的火焰进行实时检测，判断是否出现火焰，若出现火焰，确定火焰区域，将所述火焰区域通过边界框方式进行标注，并将边界框点作为匹配点，得到火焰像素位置信息；火焰定位模块，接收所述深度学习模型检测到的火焰像素位置信息，利用双目定位映射方法将所述火焰像素位置信息映射到空间，得到火焰空间位置信息，最终找到火焰位置。
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