[发明专利]火焰识别方法、系统以及用于识别火焰的神经网络

权利要求书

1.一种火焰识别方法，其特征在于，所述火焰识别方法包括：

采用多个第一卷积层从图像中提取关于所述火焰的深度特征；

根据预设的火焰的颜色模型生成图像掩膜；

根据所述图像掩膜在所述图像中形成多个所述火焰可能存在的区域，并在所述区域上形成多个矩形框；

采用第二卷积层根据所述深度特征确定所述矩形框中是否存在物体；

在确定所述矩形框中存在物体的情况下，基于所述深度特征对所述矩形框的尺寸进行修正；

采用RoI Pool层将修正后的所述矩形框映射到所述深度特征中的相应区域，对所述相应区域进行下采样处理以得到特征向量；

采用全连接层依据所述特征向量判断每个所述矩形框中是否存在火焰；

在判断所述矩形框中存在火焰的情况下，进一步修正所述矩形框；

采用训练好的神经网络单元判断所述图像中是否存在火焰；

在判断所述图像中存在火焰的情况下，输出进一步修正后的所述矩形框作为识别的所述火焰的位置；

在判断所述图像中不存在火焰的情况下，确定所述图像中不存在火焰。

2.根据权利要求1所述的火焰识别方法，其特征在于，所述火焰识别方法进一步包括：

在执行采用多个第一卷积层从图像中提取关于所述火焰的深度特征的步骤前，获取待识别的图像。

3.根据权利要求1所述的火焰识别方法，其特征在于，所述火焰识别方法进一步包括：

在确定所述矩形框中不存在物体的情况下，删除所述矩形框。

4.根据权利要求1所述的火焰识别方法，其特征在于，所述火焰识别方法进一步包括：

在判断所述矩形框中不存在火焰的情况下，删除所述矩形框。

5.一种用于识别火焰的神经网络，其特征在于，所述神经网络包括：

多个第一卷积层，用于从图像中提取关于所述火焰的深度特征；

掩膜生成层，用于根据预设的火焰的颜色模型生成图像掩膜；

多个第二卷积层，用于：

根据所述图像掩膜在所述图像中形成多个所述火焰可能存在的区域，并在所述区域上形成多个矩形框；

根据所述深度特征确定所述矩形框中是否存在物体；

在确定所述矩形框中存在物体的情况下，基于所述深度特征对所述矩形框的尺寸进行修正；

RoIPool层，用于：

将修正后的所述矩形框映射到所述深度特征中的相应区域，对所述相应区域进行下采样处理以得到特征向量；全连接层，用于：

依据所述特征向量判断每个所述矩形框中是否存在火焰；

在判断所述矩形框中存在火焰的情况下，进一步修正所述矩形框；训练好的神经网络单元，用于：

判断所述图像中是否存在火焰；

在判断所述图像中存在火焰的情况下，输出进一步修正后的所述矩形框作为识别的所述火焰的位置；

在判断所述图像中不存在火焰的情况下，确定所述图像中不存在火焰。

6.根据权利要求5所述的神经网络，其特征在于，首个所述第一卷积层进一步用于接收待识别的图像。

7.根据权利要求5所述的神经网络，其特征在于，所述第二卷积层进一步用于在确定所述矩形框中不存在物体的情况下，删除所述矩形框。

8.根据权利要求5所述的神经网络，其特征在于，所述全连接层进一步用于在判断所述矩形框中不存在火焰的情况下，删除所述矩形框。

9.一种火焰识别系统，其特征在于，所述火焰识别系统包括处理器，所述处理器用于执行如权利要求1至4任一所述的火焰识别方法。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有指令，所述指令用于被机器读取以使得所述机器执行如权利要求1至4任一所述的火焰识别方法。