[发明专利]一种火源目标的识别方法和装置

权利要求书

1.一种火源目标的识别方法，其特征在于，所述方法基于Faster RCNN算法进行火源目标识别，包括：

将待测图像输入特征提取网络，以得到所述待测图像的特征图；

将所述特征图输入候选区域生成网络，以得到候选框，然后将所述候选框映射至所述特征图上，以得到感兴趣区ROI；

基于最小外接矩形算法对所述ROI进行处理，以得到固定尺寸的候选特征图；

将所述候选特征图输入分类与回归网络，以预测所述候选特征图是否包括火源目标，并对所述候选框进行位置调整。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在执行所述将待测图像输入特征提取网络的步骤之前，对采集的彩色图像进行灰度处理，以得到所述待测图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取网络采用VGG16网络结构的一部分，包括：

第一至第五卷积单元；其中，第一、二卷积单元各自包括两个卷积层；第三、四、五卷积单元各自包括三个卷积层；

以及，在每个卷积层后设置的非线性单元和在相邻两个卷积单元之间设置的池化层。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述非线性单元采用Leaky ReLu函数，其表达式为：

其中，x为非线性单元的输入，f(x)为非线性单元的输出，α为常系数。

5.一种火源目标的识别装置，其特征在于，所述装置基于Faster RCNN算法进行火源目标识别，包括：

特征提取模块，用于将待测图像输入特征提取网络，以得到所述待测图像的特征图；

ROI生成模块，用于将所述特征图输入候选区域生成网络，以得到候选框，然后将所述候选框映射至所述特征图上，以得到感兴趣区ROI；

ROI处理模块，用于基于最小外接矩形算法对所述ROI进行处理，以得到固定尺寸的候选特征图；

预测模块，用于将所述候选特征图输入分类与回归网络，以预测所述候选特征图是否包括火源目标，并对所述候选框进行位置调整。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

预处理模块，用于对采集的彩色图像进行灰度处理，以得到所述待测图像。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述特征提取网络采用VGG16网络结构的一部分，包括：

第一至第五卷积单元；其中，第一、二卷积单元各自包括两个卷积层；第三、四、五卷积单元各自包括三个卷积层；

以及，在每个卷积层后设置的非线性单元和在相邻两个卷积单元之间设置的池化层。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述非线性单元采用Leaky ReLu函数，其表达式为：

其中，x为非线性单元的输入，f(x)为非线性单元的输出，α为常系数。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至4中任一所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一所述的方法。