[发明专利]广域空间红外多点实时火灾探测方法及系统、定位方法

权利要求书

1.广域空间红外多点实时火灾探测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：将红外图像划分为多个区域图像，且任意一个所述区域图像内仅包含一类可燃物，所述红外图像为红外摄像头实时拍摄的广域空间的图像；

S2：构建Yolov5模型，通过历史获得的区域图像对所述Yolov5模型训练，获得最优Yolov5模型；

S3：选择任意一张区域图像，通过最优Yolov5模型对所述区域图像进行处理，获得该区域图像中的可燃物种类；

S4：基于所述可燃物种类，根据数据库匹配与所述可燃物种类对应的发射率参数，所述数据库为每种可燃物对应的发射率参数数据库；

S5：基于所述发射率参数，计算获得所述区域图像的温度，遍历所有区域图像，获得若干温度；

S6：在每个区域图像中，判断所述温度是否达到所述区域图像内可燃物的温度阈值，若是，则发出预警警告；

所述S1包括以下子步骤：

将所述红外图像划分成多个网格图像；

基于SIFT算法获取每一个所述网格图像与预设可燃物图像的相似度；所述预设可燃物图像为预先拍摄的位于所述广域空间中的易燃物的图像；

将相似度不为0且连续的所述网格图像组合为一个所述区域图像。

2.根据权利要求1所述的广域空间红外多点实时火灾探测方法，其特征在于，所述S2的子步骤包括：

获取历史获得的若干所述区域图像，并对若干所述区域图像进行标注，获得标注图像数据集；

将所述标注图像数据集按照9:1的比例划分为训练图像数据集与测试图像数据集；

构建Yolov5模型，并通过所述训练图像数据集与所述测试图像数据集对所述Yolov5模型进行训练，获得最优Yolov5模型。

3.根据权利要求1所述的广域空间红外多点实时火灾探测方法，其特征在于，所述S6的子步骤包括：

构建温度阈值数据库，所述温度阈值数据库为可燃物种类在发生火灾临界条件下的温度阈值；

通过所述可燃物种类在所述温度阈值数据库中，匹配对应的温度阈值；

判断所述温度是否大于所述温度阈值，若是，则发出预警警告。

4.根据权利要求3所述的广域空间红外多点实时火灾探测方法，其特征在于，所述区域图像温度的具体表达式为：

T₀为表面温度；ε为发射率；τ_αλ为大气的光谱透射率；T_r为热成像仪指示的辐射温度，T_α为区域图像温度，n为与探测器材料及波段相关的参数。

5.广域空间红外多点实时火灾定位方法，其特征在于，采用如权利要求1～4任一所述的广域空间红外多点实时火灾探测方法探测到存在发生火灾的区域图像进行定位，具体步骤包括：

在所述红外图像中，构建像素坐标；

获取所述区域图像中可燃物的像素坐标，以及可燃物距离相机坐标系原点的距离；

根据像素坐标与三维坐标转换的关系，根据可燃物的像素坐标以及距离，计算获得可燃物的地理位置。