[发明专利]小火焰检测方法及计算机装置

权利要求书

1.一种小火焰检测方法，其特征在于，所述方法包括：

从视频流中得到每帧图像；

将所述每帧图像输入到颜色模型中，并根据所述颜色模型的颜色过滤条件和轮廓筛选条件从所述每帧图像中分析得到所述每帧图像的关键区域；

利用帧差法消除所述每帧图像的关键区域中的静止区块得到候选区域；

将所述每帧图像的候选区域送入训练好的机器学习模型进行检测得到检测结果；及

根据所述检测结果对所述每帧图像进行显示。

2.如权利要求1所述的小火焰检测方法，其特征在于，所述颜色模型为RGB颜色模型，所述根据所述颜色模型的颜色过滤条件和轮廓筛选条件从所述每帧图像中分析得到所述每帧图像的关键区域包括：

对所述每帧图像按照颜色过滤条件进行RGB颜色过滤得到所述每帧图像的模板；

对所述每帧图像的模板进行膨胀；

对膨胀后的模板按照所述轮廓筛选条件进行轮廓查找和过滤得到所述每帧图像的关键区域。

3.如权利要求2所述的小火焰检测方法，其特征在于，所述颜色过滤条件为：

R(x，y)＞G(x，y)＞B(x，y)

0.25≤G(x，y)/(R(x，y)+1)≤0.65

0.05≤B(x，y)/(R(x，y)+1)≤0.45

0.20≤B(x，y)/(G(x，y)+1)≤0.60

其中，(x，y)为图像的像素点位置，R(x，y)，G(x，y)，B(x，y)分别在像素点位置(x，y)对应的R值、G值、B值。

4.如权利要求2所述的小火焰检测方法，其特征在于，所述轮廓筛选条件为按照轮廓参数对所述每帧图像进行轮廓查找和过滤，所述轮廓参数包括多边形拟合精度、轮廓长宽比、轮廓面积上下限、轮廓多边形拟合的顶点数及/或白色区域占比。

5.如权利要求1所述的小火焰检测方法，其特征在于，所述利用帧差法消除所述每帧图像的关键区域中的静止区块得到候选区域包括：

通过帧差法对当前帧图像及与所述当前帧图像连续的前一帧图像进行差分运算以将两帧图像对应的像素点相减得到差分图像；

对所述差分图像按照逐个像素点进行二值化处理得到二值化图像；及

从所述二值化图像中确定出所述当前帧图像中的静止区块，并去除所述静止区块得到候选区域。

6.如权利要求5所述的小火焰检测方法，其特征在于，所述方法还包括：在得到所述二值化图像还判断所述二值化图像中的白色区域占比是否超过预设阈值，并将白色区域未超过预设阈值的区域作为所述静止区块。

7.如权利要求1所述的小火焰检测方法，其特征在于，所述机器学习模型为卷积神经网络，所述卷积神经网络包括多个卷积层、最大池采样层、全连接层，其中，多个所述卷积层和多个所述最大池采样层交替连接组成，所述多个全连接层相互连接，所述多个所述最大池采样层中的最后一个最大池采样层与多个所述全连接层的第一全连接层连接，多个所述全连接层中的最后一个全连接层为分类器。

8.如权利要求7所述的小火焰检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过采用梯度下降法最小化损失函数对所述卷积神经网络的权重参数逐层反向调节以训练所述卷积神经网络。

9.如权利要求1所述的小火焰检测方法，其特征在于，所述根据所述检测结果对所述每帧图像进行显示包括：

记录所述每帧图像中所述检测结果为火灾的区域的坐标位置；及

显示所述检测结果为火灾的帧图像及所述帧图像的坐标位置。

10.一种计算机装置，其特征在于，所述计算机装置包括处理器及存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1-9中任一项所述的小火焰检测方法。