[发明专利]一种基于视频图像的早期火灾检测方法在审

专利信息
申请号: 201910927385.9 申请日: 2019-09-27
公开(公告)号: CN110796008A 公开(公告)日: 2020-02-14
发明(设计)人: 张为;晋耀 申请(专利权)人: 天津大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/194;G08B17/00
代理公司: 12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所 代理人: 程毓英
地址: 300072*** 国省代码: 天津;12
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 前景区域 像素点 背景检测 背景模型 颜色纹理 自组织 算法 图像预处理 背景区域 火灾检测 前景提取 神经网络 视频图像 更新 像素 分类 判决
【权利要求书】:

1.一种基于视频图像的早期火灾检测方法,包括下列步骤:

第一步,图像预处理:从摄像头子码流或者视频中读入图片,进行图像缩放预处理操作。

第二步,火焰的前景提取:首先利用自组织背景检测算法建立背景模型;然后利用Adaboost算法进行颜色纹理判断,用来决定是否对前景区域进行更新,从而获得火焰前景区域。具体方法如下:

(1)自组织背景检测算法建立背景模型:利用自组织背景检测算法完成背景模型的建立,对于新进来的视频帧,分别计算对应位置的像素值与背景模型中对应位置像素值的欧式距离,如果欧式距离小于预先设定好的阈值,则认为该像素点属于背景区域;反之,如果欧式距离大于或等于预先设定好的阈值,则将该像素更新到前景区域中来;

(2)利用Adaboost算法进行颜色纹理判断:将上一步得到的前景区域输入到训练好的Adaboost分类器中,分别判断前景区域中每个像素点是否为火像素点,如果判断是火,则认为该像素属于火焰前景区域部分;如果判断非火,则将该像素点更新到背景区域中;

第三步,神经网络的分类判决。方法如下:

(1)使用已经标注好的火与非火样本图片训练MobileNetV3神经网络,其中使用Relu作为激活函数,使用随机梯度下降法(SGD)进行模型的优化;

(2)然后将由第二步得到的火焰前景区域部分输入到训练好的MobileNetV3神经网络中来,完成火与非火的判别。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津大学,未经天津大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910927385.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top