[发明专利]一种消防应急灯

权利要求书

1.一种消防应急灯，其特征在于，包括：本体(1)，所述本体(1)上设置有照明灯(2)，所述本体(1)在所述照明灯(2)的一侧设置有激光指示器(3)，所述激光指示器(3)用于在地面投射箭头指示标志；所述本体(1)上还设置有烟雾探测器(4)和报警器(5)。

2.如权利要求1所述的消防应急灯，其特征在于，还包括：红外遥控设备和实时数据采集设备，所述红外遥控设备用于输出启动监控信号或关闭监控信号；所述实时数据采集设备设置在所述本体(1)上，包括CCD传感器、摄像镜头、滤光镜片和红外接收器，所述红外接收器用于在接收到所述红外遥控设备发送的所述启动监控信号，控制所述CCD传感器启动对消防应急灯所在室内环境的图像数据采集，以获得并输出时间上连续的各个数据帧；其中，实时数据采集设备的红外接收器还用于在接收到所述红外遥控设备发送的所述关闭监控信号，控制所述CCD传感器停止对室内环境的图像数据采集。

3.如权利要求1所述的消防应急灯，其特征在于，还包括：

数量粗估设备，用于接收当前数据帧，对所述当前数据帧中的每一个像素点的像素值进行梯度分析以判断该像素点是否属于目标边界像素点，并基于所述当前数据帧中的所有目标边界像素点判断所述当前数据帧中的目标数量以作为粗估目标数量输出；

偏移量分析设备，用于将所述当前数据帧与之前最新接收到的历史数据帧进行匹配以获得所述当前数据帧中各个目标的偏移量，基于所述当前数据帧中各个目标的偏移量确定参考偏移量；

复杂型识别设备，与所述数量粗估设备连接，用于接收所述当前数据帧，在接收到的参考偏移量超限时，从省电状态进入正常状态，在接收到的参考偏移量未超限时，从正常状态进入省电状态，在正常状态中，基于所述参考偏移量确定执行目标识别的深度神经网络的隐含层数量，所示参考偏移量越大，确定的隐含层数量越多，其中，所述深度神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，输入层输入的是当前数据帧，隐含层为一个或多个，用于逐层对输入层输入的当前数据帧进行特征抽象，输出层与最后一个隐含层连接，用于将最后一个隐含层的进行特征抽象的结果输出；

简单型识别设备，与所述数量粗估设备连接，用于接收所述当前数据帧，在接收到的参考偏移量未超限时，从省电状态进入正常状态，在接收到的参考偏移量超限时，从正常状态进入省电状态，在正常状态中，执行目标识别的深度神经网络的隐含层数量固定，其中，所述深度神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，输入层输入的是当前数据帧，隐含层数量固定，用于逐层对输入层输入的当前数据帧进行特征抽象，输出层与最后一个隐含层连接，用于将最后一个隐含层的进行特征抽象的结果输出；所述复杂型识别设备和所述简单型识别设备的深度神经网络的输出层输出的都是当前数据帧中的嫌疑人对象图案；

主控设备，用于接收实时数据采集设备对应的嫌疑人对象图案，对多个嫌疑人对象图案进行像素值方差分析，将像素值方差最大的嫌疑人对象图案作为最佳对象图案输出；其中，所述偏移量分析设备将所述当前数据帧与之前最新接收到的历史数据帧进行匹配以获得所述当前数据帧中各个目标的偏移量包括：针对每一个目标，将所述当前数据帧中该目标每一个像素点的像素值与以所述历史高清图像帧对应位置像素点为中心的圆形像素块内的各个像素点的像素值进行匹配以获取匹配到的像素点，确定所述当前数据帧中该目标该像素点与匹配到的像素点的距离差值以作为所述当前数据帧中该目标该像素点的偏移量，基于所述当前数据帧中该目标的所有像素点的偏移量确定所述当前数据帧中该目标的平均偏移量，将所述当前数据帧中所有目标中平均偏移量最大的目标的平均偏移量作为参考偏移量。