申请/专利权人：苏州以撒智能科技有限公司

申请日：2023-07-24

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN117671298A

主分类号：G06V10/74

分类号：G06V10/74;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/774;G06T7/90;G06T5/73

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.03.08#公开

摘要：本发明公开了一种基于窄带紫光成像融合去模糊算法和机器视觉的火灾目标检测方法，具体涉及火灾目标检测领域，包括以下步骤：步骤一、利用395nmLED光源、匹配的带通滤光片和CMOS相机来拍摄被不同形态和燃烧模式的火焰所遮挡的目标图像，从而对火焰进行透视，以消除火焰自发光对成像目标的影响。步骤二、采用多种去模糊算法来降低碳烟的遮挡效果，并采用图像处理常用的评价指标来评价数据集上的去模糊结果，最终选出最优结果；设置窄带紫光成像方法有效地滤除了大部分火焰自发光与红外辐射，但是还会有部分395nm左右的火焰辐射存在，为了进一步消除火焰在紫光部分形成的干扰，采用数字图像处理方法对拍摄到的窄带紫光成像进行处理。步骤三、对窄带紫光成像进行去模糊处理后，使用目标检测算法检测人类的位置，并通过自制火灾检测数据集训练模型，以提高检测准确率。

主权项：1.一种基于窄带紫光成像融合去模糊算法和机器视觉的火灾目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、利用395nmLED光源、匹配的带通滤光片和CMOS相机来拍摄被不同形态和燃烧模式的火焰所遮挡的目标图像，从而对火焰进行透视，提高图像信噪比。步骤二、采用多种去模糊算法来降低碳烟的遮挡效果，并采用图像处理常用的评价指标来评价数据集上的去模糊结果，最终选出最优结果；步骤三、对窄带紫光成像进行去模糊处理后，使用目标检测算法检测人类的位置，并通过自制火灾检测数据集训练模型，以提高检测准确率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 苏州以撒智能科技有限公司 一种基于窄带紫光成像融合去模糊算法和机器视觉的火灾目标检测方法

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