[发明专利]基于人工智能烟火识别算法

权利要求书

1.基于人工智能烟火识别算法，其特征在于，包括：

(1)数据集采集：

(1.1)分别收集含有烟雾或火焰的图像、收集其他干扰图像；

(1.2)对全部图像分别进行预处理；

(1.3)用预处理后的含有烟雾或火焰的图像制作训练数据集，用预处理后的其他干扰图像制作测试数据集；

(2)数据标注：

将需要标注的数据导入到标注工具的目录下，使用人工进行标注；根据不同的需要标注的目标进行选择需要标注的名称；

(3)模型训练：

得到训练数据集后，通过深度学习网络模型对数据集进行训练，训练过程通过可视化工具进行观察分析；

(4)结果分析：

训练完成后使用深度学习网络模型对导入的测试图像进行识别，查看并评估图像的识别效果；

所述步骤(1.2)具体为：

原始烟雾和火焰图像采集；

通过提出典型火灾烟雾或火焰特征元素，针对不同背景进行目标叠加，模拟特定场所火警的火灾图像；

针对扣取火灾特征元素标进行45°、135°角度旋转叠加至不同背景下，模拟真实火灾情况下受到烟气、风力影响；

针对部分数据集火灾图像添加噪声或颜色渲染，模拟视频源数据或视频传输过程中视频质量受到干扰影响；

所述步骤(3)具体为：将训练数据集中标定好的图像导入到深度学习网络模型后进行数据集训练，训练结束后的结果为一个文件，可使用程序进行调用识别与数据集同类型图像中的烟或火目标；

所述步骤(4)中所述导入的测试图像包括测试数据集图像、网络中下载火灾视频或模拟实验视频；

所述步骤(1.1)含有烟雾或火焰的图像为：

不同可燃物类型、不同规模尺寸、不同烟雾类型的火灾图像；

所述不同可燃物类型的火灾图像包括：汽油火灾、柴油火灾、润滑油火灾、天然气火灾、木垛火灾、轮胎火灾和电缆电气火灾图像；

所述不同规模尺寸的火灾图像包括：小尺寸火灾图像、中尺寸火灾图像和大尺寸火灾图像；

所述不同烟雾类型的火灾图像包括：稀薄烟雾、白烟烟雾、黑烟烟雾和低照度下的烟雾火灾图像。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能烟火识别算法，其特征在于，所述训练数据集和测试数据集分别包括50000张图像，其中每个图像都包含了对应的分类标签。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能烟火识别算法，其特征在于，所述步骤(2)中选择标注的名称为烟或火。