一种基于深度学习目标检测和分类技术的火焰检测算法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110018410.9
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-01-07
申请人：
广州中国科学院软件应用技术研究所;广州市智能软件产业研究院

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著录项信息

专利名称	一种基于深度学习目标检测和分类技术的火焰检测算法
申请号	CN202110018410.9	申请日期	2021-01-07
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-09	公开/公告号	CN113627223A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	广州中国科学院软件应用技术研究所;广州市智能软件产业研究院	申请人地址	广东省广州市南沙经济技术开发区管理委员会、中国科学院软件研究所变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	广州中国科学院软件应用技术研究所,广州市智能软件产业研究院	当前权利人	广州中国科学院软件应用技术研究所,广州市智能软件产业研究院
发明人	吴军;韩朋朋;李家兴
代理机构	广州正驰知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	洪安鹏

摘要

本发明公开了一种基于深度学习目标检测和分类技术的火焰检测算法，涉及火焰检测算法技术领域，包括以下步骤，数据集的来源，网络架构的设计，网络架构的预训练，指定评估标准和火焰检测阈值选择。本发明解决了火焰颜色的干扰、摄像头视角多样性导致颜色分布不均、物体遮挡导致火焰呈现不完整、摄像头曝光导致火焰漏报或误报的问题具有自定义的深度卷积火焰检测网络和自定义的深度卷积火焰分类网络，利用深度卷积神经网络的多任务和K‑mean方式得多先验框，完成了火焰的准确检测，高效的深度卷积分类网络，进一步地完成了火焰和非火焰的准确分类，降低了算法误报，高准确率且实时的火焰检测技术在消防系统领域具有广阔的应用前景。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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