一种基于机器学习监测视频图像烟雾的火情预警方法
基本信息
| 申请号 | CN201810212672.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN108363992B | 公开（公告）日 | 2021-12-14 |
| 申请公布号 | CN108363992B | 申请公布日 | 2021-12-14 |
| 分类号 | G06K9/00（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张登银;赵烜;朱昊;赵莎莎 | 申请（专利权）人 | 南京钜力智能制造技术研究院有限公司 |
| 代理机构 | 南京瑞弘专利商标事务所（普通合伙） | 代理人 | 杨晓玲 |
| 地址 | 210000 江苏省南京市江宁区长青街19号楼1-1号楼5楼（江宁开发区） | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于机器学习监测视频图像烟雾的火情预警方法，其特征是，包括如下步骤：步骤1）收集并标记各种烟雾场景的图片数据集，其中非火情预警烟雾场景归为A类，火情预警烟雾场景归为B类；步骤2）上下文目标检测层非火灾预警烟雾场景训练：步骤3）上下文目标检测层火情预警烟雾场景训练，重复步骤2），训练图片为B类火情预警烟雾图片；步骤4）疑似火情烟雾图片检测。本发明所达到的有益效果：解决了传统机器学习方法分类器无法准确区分所检测的烟雾是否为火灾导致的问题。本发明利用上下文目标检测的方法，判断烟雾所在区域的上下文关系，在提高火情预警率的前提下压低虚警、漏警率。 |
