[发明专利]一种检测火焰的方法及装置

权利要求书

1.一种检测火焰的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取检测图片；

将多张检测图片输入到火焰检测网络中，得到在所述检测图片上用候选框圈出的疑似火焰区域；将所述检测图片按照所述候选框进行剪裁，并变形为尺寸相同的疑似火焰图片；其中，所述火焰检测网络是在候选区提取层加入自行变卷积层的两阶段级联卷积网络；

将所述疑似火焰图片输入到3D卷积网络中，提取所述疑似火焰图片的空间特征和低阶动态特征；

将所述空间特征和低阶动态特征输入到循环神经网络中，提取到所述疑似火焰图片的高阶动态特征，并判断出所述疑似火焰图片中是否具有火焰；

所述候选框的获得方式，包括：

在所述火焰检测网络中，将所述检测图片通过第一自行变卷积层计算得到预候选框的中心点的概率；将所述检测图片通过第二自行变卷积层计算得到所述预候选框的高和宽的值；其中，所述第一自行变卷积层的监督信号为所述预候选框的中心点的位置；所述第二自行变卷积层的监督信号为所述预候选框的高和宽的偏移量；

当所述预候选框的中心点的概率大于阈值时，将大于阈值的预候选框的中心点与高和宽的值进行匹配，确定为所述候选框。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取检测图片，包括：

每隔固定间隔获取监测视频中的图片。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述固定间隔为16帧。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取检测图片，包括：

获取一组静态图片；

计算图片的掩膜，获得所述检测图片之间火焰的形态变化信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述3D卷积网络的训练数据，包括：

火焰视频作为正样本，其他视频作为负样本；其中所述其他视频为除火焰视频以外的视频。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述其他视频包括火焰视频的背景。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述循环神经网络为长短期记忆网络。

8.一种检测火焰的装置，其特征在于，所述装置包括：

获取图片单元、火焰检测网络单元、3D卷积网络单元与循环神经网络单元；

所述获取图片单元，用于获取检测图片；

所述火焰检测网络单元，用于将多张检测图片输入到火焰检测网络中，得到在所述检测图片上用候选框圈出的疑似火焰区域；将所述检测图片按照所述候选框进行剪裁，并变形为尺寸相同的疑似火焰图片；其中，所述火焰检测网络是在候选区提取层加入自行变卷积层的两阶段级联卷积网络；

所述3D卷积网络单元，用于将所述疑似火焰图片输入到3D卷积网络中，提取所述疑似火焰图片的空间特征和低阶动态特征；

所述循环神经网络单元，用于将所述空间特征和低阶动态特征输入到循环神经网络中，提取到所述疑似火焰图片的高阶动态特征，并判断出所述疑似火焰图片中是否具有火焰；

所述候选框的获得方式，包括：

在所述火焰检测网络中，将所述检测图片通过第一自行变卷积层计算得到预候选框的中心点的概率；将所述检测图片通过第二自行变卷积层计算得到所述预候选框的高和宽的值；其中，所述第一自行变卷积层的监督信号为所述预候选框的中心点的位置；所述第二自行变卷积层的监督信号为所述预候选框的高和宽的偏移量；

当所述预候选框的中心点的概率大于阈值时，将大于阈值的预候选框的中心点与高和宽的值进行匹配，确定为所述候选框。