申请/专利权人：济钢防务技术有限公司

申请日：2022-11-01

公开（公告）日：2022-11-29

公开（公告）号：CN115410136A

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V10/26;G06N3/04;F42D5/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.01.13#授权;2022.12.16#实质审查的生效;2022.11.29#公开

摘要：本发明提供了一种基于卷积神经网络的激光排爆系统紧急安全控制方法，为激光排爆技术领域。包括以下步骤：从实时视频中抽取视频图像，将视频图像进行分割预处理，分为目标检测区和激光光束区。将水平方向划分出的目标检测区从两侧向中部激光光束区依次输入到目标检测算法。对输入的每个目标检测区进行垂直方向分割，获得预测对象的边界框及其对应的类别的概率。对检测出的目标进行差异性验证，确定不同的目标检测区检测出的目标是否是同一目标，利用二者的灰度特征来比较两帧图像的差异性。采用专门设计的安全控制策略，激光排爆控制系统根据目标检测结果控制激光排爆系统。本发明为提高激光器工作安全性，降低误伤概率提供了一条新的技术途径。

主权项：1.一种基于卷积神经网络的激光排爆系统紧急安全控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：从实时视频中抽取视频图像，将视频图像进行分割预处理，分为目标检测区和激光光束区，所述激光光束区位于视频图像中部，两侧为目标检测区；具体分割方法如下：水平方向分割，将图像分割为2n个目标检测区和一个激光光束区，n取值范围为n≥1的正整数，分割得到的每一块目标检测区域宽度为，具体计算方式如下： 式中：TRUNC函数进行数值取整，即不论括号中的数值是正数还是负数，去掉小数后直接取整不进位；激光光束区宽度为式中：X为视频图像宽度；步骤2：将水平方向划分出的目标检测区从两侧向中部激光光束区依次输入到目标检测算法；步骤3：对输入的每个目标检测区进行垂直方向分割，以目标检测区域宽度作为高度，延图像垂直方向分割为网格，对垂直方向分割区域高度不足的进行填充；对每个网格划定识别类别，则每个网格对应一个m维向量： 向量中字符代表的含义分别为：表示目标存在的概率，为检测出的目标边界框的中心x位置，为边界框的中心y位置，为边界框的高，为边界框的宽，表示目标类别；步骤4：对每个网格应用图像分类和定位处理，获得预测对象的边界框及其对应的类别的概率；步骤5：对检测出的目标进行差异性验证，确定不同的目标检测区检测出的目标是否是同一目标，利用二者的灰度特征来比较两帧图像的差异性；步骤6：激光排爆控制系统对视频图像左右两边的目标检测区进行检测，左侧目标检测区按照从左到右顺序，右侧目标检测区按照从右到左的顺序依次检测，检测完成一个遍历周期；根据目标检测结果激光排爆系统出光。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 济钢防务技术有限公司 一种基于卷积神经网络的激光排爆系统紧急安全控制方法

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