[发明专利]基于深度学习的已有火焰环境中异常烟火识别监测方法有效
| 申请号： | 202110497061.3 | 申请日： | 2021-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN113192038B | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 韩天;雷文鑫;陈哲涵 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/246;G06T7/90;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京孚睿湾知识产权代理事务所(普通合伙) 11474 | 代理人： | 王冬杰 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的已有火焰环境中异常烟火识别监测方法，首先获取不同类型的烟火视频数据集；进行机器学习训练获取烟火的目标检测模型YOLOv4模型；多目标跟踪待检测区域视频数据集中的正常烟火目标，获取所有正常烟火目标的标定框信息；然后将待检测区域视频数据集输入YOLOv4模型中，得到所有烟火目标的检测框信息；计算标定框与检测框信息的交并比I OU，根据I OU是否超过阈值确定检测框内是否为疑似异常烟火目标；对所有的疑似异常烟火目标进行预处理；最后建立双确认模型,判别疑似异常烟火目标中的真正异常烟火目标，并发出警报。本发明实现了在已有火焰的特殊工况场景的异常烟火智能化识别，是一种准确性高的烟火实时检测方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 火焰 环境 异常 烟火 识别 监测 方法 | ||
【主权项】：
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