[发明专利]基于MaskRCNN的视频火灾识别方法及系统在审
| 申请号： | 202010931021.0 | 申请日： | 2020-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN112052797A | 公开（公告）日： | 2020-12-08 |
| 发明（设计）人： | 陈锐;钱廷柱;刘洪奎;郭云正 | 申请（专利权）人： | 合肥科大立安安全技术有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙) 34124 | 代理人： | 张景云 |
| 地址： | 230000 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于MaskRCNN的视频火灾识别方法及系统，采用了MaskRCNN深度学习模型来检测视频图像中的烟雾和火焰等目标，将视频流中的图像传输到训练好的MaskRCNN模型中，经过一系列的卷积、池化等操作，可以充分提取出图像中的特征信息，可以准确地输出预测到的烟雾和火焰等目标的坐标信息和得分结果。MaskRCNN模型具有较高的准确性和可靠性，但是也存在少量的误报现象，为了进一步降低误报，本实施例使用了基于帧差的动态能量检测方法对MaskRCNN的检测结果进行过滤，可以去除掉绝大部分的静态物体误报现象。最后，本实施例采用深度神经网络对检测到的物体对应的图像区域进行最后的分类决策，进一步地降低了误报率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 maskrcnn 视频 火灾 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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