一种基于深度学习的烟雾识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202111120921.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113887597A | 公开（公告）日 | 2022-01-04 |
| 申请公布号 | CN113887597A | 申请公布日 | 2022-01-04 |
| 分类号 | G06K9/62（2006.01）I;G06N20/00（2019.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 逄增辉;郭云;毛迎道;朱赵虎;蔺天振;杨文泉;张北;李永洁;刘乃栋 | 申请（专利权）人 | 青岛浩海网络科技股份有限公司 |
| 代理机构 | 青岛华慧泽专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 刘娜 |
| 地址 | 266000山东省青岛市高新区宝源路821号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的烟雾识别方法，包括如下步骤：对拍摄的图像进行解码；利用基于空域和频域的方法对解码后的图像进行增强预处理，并进行自适应锚框计算及自适应图片尺寸变换；采用Focus+CSP结构对预处理之后的图像进行特征提取，得到特征图像；对特征图像利用SPP、FPN+PAN结构进行混合和组合图像特征，得到多尺度的特征融合图像；对多尺度的特征融合图像分别采用CIOU_Loss降低loss,采用DIOU_nms操作进行多识别框的筛选，从而完成对特征的分类和回归，并生成预测类型及边界框,从而得到最终的烟雾预测。本发明所公开的方法识别烟雾精度高，场景适用性强，有利于增加实际场景部署可行性。 |
