[发明专利]火灾检测模型的训练样本制作方法、装置、设备及介质

说明书

本申请提供了一种火灾检测模型的训练样本制作方法、装置、设备及介质，涉及图像处理技术领域。方法包括获取在不同亮度和不同天气条件下的多张初始背景图像；通过流体仿真软件合成多张初始烟雾图像；遍历多张初始背景图像和多张初始烟雾图像，随机确定出目标烟雾图像和与目标烟雾图像对应的目标背景图像；将目标烟雾图像插入对应的目标背景图像中，得到用于训练火灾检测模型的训练样本；其中，目标烟雾图像为多张初始烟雾图像中的一张或多张，目标背景图像为所述多张初始背景图像中的一张或多张。本申请提供的方法、装置、设备及介质可提供大量用于火灾检测模型训练的训练样本，以便训练出能够在火灾发生时准确检测出火灾的检测模型。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种火灾检测模型的训练样本制作方法、装置、设备及介质。

背景技术

森林火灾有突发性、随机性、高危害性和快速扩散性的特点，一旦发生火情，火势会迅速蔓延。因此，能否及时的发现火情，以便采取合理手段扑灭是森林防火的核心。

随着技术的发展，深度学习越来越被广泛应用于火灾的检测，在通过深度学习对森林火灾进行检测时，需要通过大量森林火灾早期发生时的图像数据作为训练样本以进行火灾检测模型训练。然而，森林火灾被发现时往往不处于火灾早期，因而使得森林火灾早期发生时的图像数据极少，缺乏足够的训练样本，不足以训练出能够准确检测火灾的检测模型。

因此，如何提供一种有效的方案，以便提供大量用于火灾检测模型训练的训练样本，以训练出能够在火灾发生时准确检测出火灾的检测模型，已成为现有技术中一亟待解决的难题。

发明内容

第一方面，本申请实施例提供了一种火灾检测模型的训练样本制作方法，包括：

获取在不同亮度和不同天气条件下的多张初始背景图像；

通过流体仿真软件合成多张初始烟雾图像；

遍历所述多张初始背景图像和所述多张初始烟雾图像，随机确定出目标烟雾图像和与所述目标烟雾图像对应的目标背景图像；

将所述目标烟雾图像插入对应的所述目标背景图像中，得到用于训练火灾检测模型的训练样本；

其中，所述目标烟雾图像为所述多张初始烟雾图像中的一张或多张，所述目标背景图像为所述多张初始背景图像中的一张或多张。

在一个可能的设计中，所述将所述目标烟雾图像插入对应的所述目标背景图像中，包括：

根据所述目标背景图像所对应的图像亮度和天气条件，调整所述目标烟雾图像的透明度和亮度；

将调整透明度和亮度后的所述目标烟雾图像插入对应的所述目标背景图像中。

在一个可能的设计中，所述根据所述目标背景图像所对应的图像亮度和天气条件，调整所述目标烟雾图像的透明度和亮度，包括：

根据所述目标背景图像所对应的图像亮度和天气条件，确定出对应的亮度调节范围和透明度调节范围；

在所述亮度调节范围内随机调整所述目标烟雾图像的亮度；

在所述透明度调节范围内随机调整所述目标烟雾图像的透明度。

在一个可能的设计中，所述将所述目标烟雾图像插入对应的所述目标背景图像中，包括：

根据所述目标背景图像所对应的景深，调节所述目标烟雾图像的尺寸；

将调节尺寸后的所述目标烟雾图像插入所述目标背景图像中。

在一个可能的设计中，所述将调节尺寸后的所述目标烟雾图像插入所述目标背景图像中，包括：

将调节尺寸后的所述目标烟雾图像插入所述目标背景图像中的预设区域。