本申請揭示一種適用于嵌入式平臺的多因子火焰識別方法，包括建立火災(zāi)樣本庫，火災(zāi)樣本庫來自于網(wǎng)絡(luò)火災(zāi)圖片及燃燒實驗圖片；分別獲取多處現(xiàn)場視頻幀；分別提取每一處現(xiàn)場視頻幀中的運動目標，獲得一個或多個準火災(zāi)區(qū)域；根據(jù)火災(zāi)樣本庫對一個或多個準火災(zāi)區(qū)域分別進行火災(zāi)確認，判斷一個或多個準火災(zāi)區(qū)域是否存在火災(zāi)信息；若是，對火災(zāi)信息進行火災(zāi)等級劃分，并根據(jù)劃分的火災(zāi)等級產(chǎn)生對應(yīng)的報警信號。本申請通過分別處理獲取的現(xiàn)場視頻幀，實時分析現(xiàn)場監(jiān)控環(huán)境中是否出現(xiàn)有可能發(fā)展成為火災(zāi)的火災(zāi)信息，并再次進行火災(zāi)確認，進一步判斷是否真存在火災(zāi)信息，還會對火災(zāi)信息進行火災(zāi)等級分析并且并生警報，火災(zāi)信息識別更準確。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及電子智能消防技術(shù)領(lǐng)域，具體地，涉及一種適用于嵌入式平臺的多因子火焰識別方法。

背景技術(shù)

目前火災(zāi)識別主流方法有三種，第一種采用傳統(tǒng)的火災(zāi)探測傳感器進行火災(zāi)信息的探測，普遍存在檢測時間長準確率低的缺點。第二種是采用圖像識別進行火災(zāi)信息的檢測，即采用傳統(tǒng)的數(shù)字圖像處理手段，人工設(shè)定火災(zāi)的特征維度進行火災(zāi)識別，也即人工通過設(shè)計多個具有代表性的特征來表征火災(zāi)信息，但由于人工表征火災(zāi)的特征有限，因而對不同場景或者不同背景下的火災(zāi)信息無法正常表達，普遍存在誤判率高，魯棒性偏低的缺點。第三種則是采用深度學(xué)習的方式，自動學(xué)習樣本圖片中的火災(zāi)特征，通過自動學(xué)習樣本圖片中的火災(zāi)特征代替人工設(shè)計火災(zāi)的特征維度，提高了魯棒性以及準確率。如圖1所示，其為傳統(tǒng)火災(zāi)識別系統(tǒng)圖，通用型的深度學(xué)習方法在進行火災(zāi)識別時，多個視頻采集端采集到的現(xiàn)場視頻統(tǒng)一經(jīng)交換機傳送至后臺服務(wù)器，由后臺服務(wù)器進行集中計算，導(dǎo)致計算量巨大。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本申請?zhí)峁┮环N適用于嵌入式平臺的多因子火焰識別方法。

本申請公開的一種適用于嵌入式平臺的多因子火焰識別方法，包括：

建立火災(zāi)樣本庫，火災(zāi)樣本庫來自于網(wǎng)絡(luò)火災(zāi)圖片及燃燒實驗圖片；

分別獲取多處現(xiàn)場視頻幀；

分別提取每一處現(xiàn)場視頻幀中的運動目標，獲得一個或多個準火災(zāi)區(qū)域；

根據(jù)火災(zāi)樣本庫對一個或多個準火災(zāi)區(qū)域進行火災(zāi)確認，判斷一個或多個準火災(zāi)區(qū)域是否存在火災(zāi)信息；

若是，對火災(zāi)信息進行火災(zāi)等級劃分，并根據(jù)劃分的火災(zāi)等級產(chǎn)生對應(yīng)的報警信號。

根據(jù)本申請的一實施方式，根據(jù)火災(zāi)樣本庫對一個或多個準火災(zāi)區(qū)域進行火災(zāi)確認，判斷一個或多個準火災(zāi)區(qū)域是否存在火災(zāi)信息包括：

分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、SSD算法及Yolo算法對一個或多個準火災(zāi)區(qū)域進行檢測，其中采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對準火災(zāi)區(qū)域進行檢測時，抽取火災(zāi)樣本庫中的網(wǎng)絡(luò)火災(zāi)圖片及燃燒實驗圖片組成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集；

根據(jù)檢測分別輸出火災(zāi)置信度；

根據(jù)火災(zāi)置信度判斷是否存在火災(zāi)信息。

根據(jù)本申請的一實施方式，其中采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對一個或多個準火災(zāi)區(qū)域進行檢測時，抽取火災(zāi)樣本庫中所包含的至少一半量的網(wǎng)絡(luò)火災(zāi)圖片及至少一半量的燃燒實驗圖片組成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集。

根據(jù)本申請的一實施方式，根據(jù)火災(zāi)置信度判斷是否存在火災(zāi)信息包括：采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法檢測時，輸出BP網(wǎng)絡(luò)火災(zāi)置信度P，P∈[0,1]，根據(jù)火災(zāi)置信度P判斷是否存在火災(zāi)信息。

根據(jù)本申請的一實施方式，分別采用SSD算法及Yolo算法對火災(zāi)信息進行檢測，并分別輸出SSD火災(zāi)置信度P_A及Yolo火災(zāi)置信度為P_B，若P0.8且P_A0.8，則火災(zāi)信息為大火災(zāi)信息；若P0.6且P_B0.7，則火災(zāi)信息為小火災(zāi)信息。