[发明专利]一种基于深度学习与地域特征的秸秆燃烧检测方法有效
| 申请号： | 202010394290.8 | 申请日： | 2020-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN111428695B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 余锋;姜明华;周昌龙;马乐;宋坤芳 | 申请（专利权）人： | 武汉纺织大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉维盾知识产权代理事务所(普通合伙) 42244 | 代理人： | 彭永念 |
| 地址： | 430073 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于环保领域，公开了一种基于深度学习与地域特征的秸秆燃烧检测方法，包括：在观测处采集不同视角的场景的图像，对无烟区进行标定；从拍摄的实时图像序列中获取图像；利用烟雾检测神经网络模型对疑似烟雾图像中的疑似烟雾区域进行识别和定位；对疑似烟雾图像进行视角识别，相对于相同视角的无烟区进行位置重合率计算，进行疑似烟雾候选区的过滤。本发明的烟雾识别方法先利用模型对图像进行检测，再利用视角识别及相同视角的场景的图像中的无烟区进行过滤，提高了烟雾检测的效率，减小了误报率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 地域 特征 秸秆 燃烧 检测 方法 | ||
【主权项】：
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