[发明专利]基于特征深度聚合网络的图像型火灾探测器位姿估计方法有效
| 申请号： | 202111078643.4 | 申请日： | 2021-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN113793472B | 公开（公告）日： | 2023-01-20 |
| 发明（设计）人： | 钟晨;王珂;戴崑 | 申请（专利权）人： | 应急管理部沈阳消防研究所 |
| 主分类号： | G08B17/12 | 分类号： | G08B17/12;G06T7/70;G06T7/90;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳新科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 21117 | 代理人： | 程晓旭 |
| 地址： | 110034 辽宁省*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于特征深度聚合网络的图像型火灾探测器位姿估计方法，属于视频图像拍摄位姿估计技术领域。包括以下步骤：S1、在不同的建筑环境中进行数据采集，采集的数据包括RGB图像、深度图以及同时记录的每帧图像拍摄时的相机位姿；S2、对S1中采集的数据进行数据预处理；S3、搭建特征深度聚合网络；S4、对特征深度聚合网络进行训练，得到最优的网络模型；S5、将测试集中归一化处理后的RGB图像输入到S4得到的最优的网络模型中，计算图像型火灾探测器的位姿。本发明能够提高网络的学习能力，防止过拟合，对于图像型火灾探测器定位精度有提升效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 深度 聚合 网络 图像 火灾 探测器 估计 方法 | ||
【主权项】：
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