[发明专利]一种消防无人机进行火源目标识别的方法

权利要求书

1.一种消防无人机进行火源目标识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：利用无人机携带摄像头对可能的火源区域进行拍摄，获取到待测图像；

步骤S2：将所述待测图像导入卷积神经网络，进行特征提取，得到卷积特征图；

步骤S3：利用RPN对提取的卷积特征图进行处理，得到候选框的特征信息；综合卷积层特征图和候选框的信息，将候选框在输入图像中的坐标映射到卷积特征图的最后一层中；

步骤S4：对候选框运用最小外接矩形算法进行处理，即综合卷积特征图和候选框的信息，对候选框信息进行提取，减少背景信息，使每个ROI层，得到固定尺寸的特征图，并输入全连接层；

步骤S5：在全连接层后，利用探测分类概率判断并提取特征图的类别，并利用边框回归器对同属于某一特征的候选框进行位置调整，将分类概率和边框回归进行联合训练，从而得到目标区域；

步骤S6：基于所述目标区域，得到带有火源目标的图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：将彩色的待测图像转换为灰度图像，利用滤波器对灰度图像进行滤波，提取到特征图，再经过非线性单元，对特征图的对应区域经过LeakyReLU非线线单元处理；再进行最大值池化操作，从而得到卷积特征图。

3.根据权利要求1-2任意一项所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述RPN根据步骤S2所得到的结果用n*n的滑窗在卷积特征图上面滑动窗口，生成长度为256或512维长度的全连接特征。

4.根据权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中，最小外接矩形算法的计算方法是：首先确定候选框的边框区域，并记录外接矩形长度、宽度和面积，设定旋转中心，将边框按一定角度旋转，并记录其轮廊在坐标系方向上的外接矩形参数，通过计算外接矩形面积求取最小外接矩形。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述步骤S5中，边框回归器是对原始目标窗口进行大小调整，平移或缩小与放大窗口，使其定位在合适的位置。

6.根据权利要求1-5任意一项所述的方法，其特征在于，所述步骤S6中，根据目标区域，在原始的待测图像上绘制出目标区域，从而得到带有火源目标的图像。