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申请/专利权人:中兴飞流信息科技有限公司
摘要:本发明公开了一种基于实例分割的隧道烟雾检测方法,可实现利用卷积神经网络进行实例分割,然后结合滤波方法实现高精度的烟雾检测,能够快速、准确地识别出烟雾,提高火灾情报的精度、缩短预报时间,减少财产损失和保障人的生命,在设计时能够很好的兼顾到烟雾的非刚体结构,对于烟雾区域的分割精准,本发明涉及隧道火灾检测技术领域。该基于实例分割的隧道烟雾检测方法,利用了实例分割方法,结合神经网络与传统图像滤波方法,实现了高准确性和与强鲁棒性的检测方法,可详细的得到烟雾边界信息,通过提出了一种特征融合方法,将深层,浅层及分割信息进行融合,增加了特征提取丰富性,增强了总体检测的鲁棒性。
主权项:1.一种基于实例分割的隧道烟雾检测方法,其特征在于:具体包括以下步骤:S1、在神经网络模块,通过深度卷积神经网络提取图像的多级特征,并增加分支来进行像素级分割;所述步骤S1中神经网络模块系统结构包括:视频图像采集模块101、特征提取模块102、实例分割模块103、多层级特征融合模块104、掩码图转换模块105和神经网络输出模块106。S2、然后通过一个小型网络融合多级特征并最终输出烟雾的掩码图;S3、在滤波模块,首先通过盒式滤波器过滤隧道内灯光对图像带来的影响;所述步骤S3中滤波模块用于处理隧道内的光照影响,且滤波模块包括输入模块201、光斑检测模块202、光斑过滤模块203、连通域模块204以及最终的阈值判断模块205,所述输入模块201用于将得到的神经网络模块所输出的图像传入传统方法处理模块,且光斑检测模块202能够识别出图像中细小光斑,并结合多帧图像,平均出该光斑的像素值范围;所述光斑过滤模块203通过使用盒式滤波器对图像进行滤波,过滤掉零散的噪点,并且将其余部分减去光斑检测模块202所得到的光斑像素值,所述连通域模块204对滤波后的图像进行连通域检测,由于烟雾的非刚体结构导致易识别为多块烟雾;S4、然后确定连通域,过滤其他噪声的干扰;S5、最终判定烟雾的具体边界并进行预警。
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