[发明专利]一种基于深度学习的火灾及烟雾实时检测方法在审
| 申请号： | 202110028029.0 | 申请日： | 2021-01-11 |
| 公开（公告）号： | CN112861635A | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 李晖晖;袁翔;刘航;郭雷 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 王鲜凯 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的火灾及烟雾实时检测方法，利用网络爬取得到的多场景的火灾和烟雾图像，然后搭建特征提取网络，最后利用特征提取网络得到的单一尺度特征图进行上采样和拼接、跳跃连接等操作构造出多尺度特征图，最后进行检测后处理操作，完成对于火灾和烟雾的实时检测。本发明结合实时监控视频，对危险区域如易燃易爆物品存放车间等区域做到24小时不间断实时检测，并可将检测结果可作为辅助的报警信息及时通知相关人员，实现了危险环境下对于火灾和烟雾的实时检测，降低了以往需要人员常态化巡逻的经济成本和时间成本，将突发火灾带来的危害大大降低，对人类社会生产生活具有非常重要的意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 火灾 烟雾 实时 检测 方法 | ||
【主权项】：
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