[发明专利]一种基于深度学习的火灾检测方法有效
| 申请号： | 201911355379.7 | 申请日： | 2019-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN110992642B | 公开（公告）日： | 2021-11-05 |
| 发明（设计）人： | 曹江涛;秦跃雁;王永利;张宇 | 申请（专利权）人： | 辽宁石油化工大学 |
| 主分类号： | G08B17/12 | 分类号： | G08B17/12;G06K9/62;G06K9/32;G06N3/04 |
| 代理公司： | 沈阳之华益专利事务所有限公司 21218 | 代理人： | 邹琳 |
| 地址： | 113000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的火灾检测方法，属于图像处理技术中的火灾检测领域，包括以下步骤：接收输入的图像；构建跳跃连接卷积神经网络，利用跳跃连接卷积神经网络中的可形变卷积及池化操作对输入图像进行火灾特征提取，并利用跳跃连接对低层级特征与高层级特征进行融合；使用不同尺寸的滑动窗口对火灾特征映射图进行特征向量提取，进行火灾候选框的预测；对每一个火灾候选框进行区域可形变池化；将深度特征输入到全连接层进行火灾的分类预测与定位。本发明将浅层特征与高层特征相融合，并利用具有几何形变能力的卷积神经网络，从而有效地解决了对于背景与火灾相类似场景以及火势蔓延变大前期的小火苗检测的误检率高以及准确率低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 火灾 检测 方法 | ||
【主权项】：
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