申请/专利权人：黄钟鸣;王禹翔;胡浩蓝

申请日：2022-10-12

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117911909A

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/62;G06T7/70

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.19#公开

摘要：本发明公开一种基于时间序列特征的视频火焰检测方法，包括采样、特征提取、分类器等部分，通过训练使本方法可以在推理中准确输出检测结果。本发明所公开方法在训练时通过对灰度视频中落在火焰内外的像素位置沿视频时间轴采样获得时间序列并分别标注为正、负样本，提取上述每条时间序列的特征值，结合对应标注来训练二分类；在推理时，通过待检视频所有选定像素位置的二分类结果即可大致还原火焰在视频帧中的形状和位置。本发明所公开方法以视频中的火焰沿时间展示出的动态特征为检测对象，旨在解决用传统逐帧卷积目标识别算法来检测视频中火焰的方法计算量大、数据需求高等缺点，从而提供一种新型的更轻量、数据需求低的视频火焰检测方法。

主权项：1.一种基于时间序列特征的视频火焰检测方法：其特征在于，本发明所述方法使用火焰燃烧的动态特征判断视频中的某些像素点是否属于火焰来检测视频中是否含有火焰，并借助视频中多个像素点的分类结果来判定火焰在视频中出现的大致坐标位置；根据部署本发明所述方法的先后顺序，可以将本发明所述方法分为训练和推断两个步骤；对于前述火焰燃烧的动态特征，本发明所述方法通过对时间序列提取特征向量来表征该序列的动态特征，并将含火焰的序列的特征向量称为火焰燃烧的动态特征，本发明所述方法获取序列动态特征的方法如下，在处理输入算法的视频数据Vx，y，c，t，V∈R4时，本发明所述方法先将该视频数据V的每一帧转化为灰度图像得到灰度视频数据VGx，y，t，VG∈R3，再沿灰度视频数据VG的时间轴T＝{t1，t2，...，tn}，T∈R1，t∈R方向对视频中某些位置的像素点Px，y进行采样，此时每个被采样的像素点P都会形成一个由该像素在视频的不同帧中的灰度值组成的时间序列St′，S∈R1，接着借助前述的特征向量提取方法得到每条时间序列的特征向量F＝{f1，f2，...fm}，F∈Rm，f∈R；本发明所述方法的涉及的判断某一个像素点是否属于火焰的过程借助分类器E＝CF完成，该分类器先通过基于大量前述特征向量S的训练来得到一个阈值B，借助此阈值，该分类器可以在推断过程中得到该特征向量来源的像素点是否属于火焰的二分类结果E＝{1，0}；若用F＝AV，P来代表本发明所述方法获取序列动态特征的方法，本发明所述方法的涉及的判定火焰在视频中出现的大致位置的方法应用在推断过程中，其借助被采样的像素点中已被分类为属于火焰的像素点在输入视频的每一帧中相同的二维坐标x，y来复原出火焰燃烧的位置，即通过所有的Px，y，s.t.CAV，P＝1来复原火焰燃烧的位置，从而既达到判断视频中含有火焰的目的。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 黄钟鸣;王禹翔;胡浩蓝 一种基于时间序列特征的视频火焰检测方法

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