[发明专利]一种应用于云平台的消防点位自动布图的方法

权利要求书

1.一种应用于云平台的消防点位自动布图的方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、将待检测的消防图纸分别转换成两张相同的图片，分别将两张图片命名为显示图片和识别图片；

S2、构建训练模型；

S3、根据训练模型检测识别图片上的消防点位位置坐标和类别信息；

S4、按照识别图片和显示图片的比例，将S2中获取到的消防点位位置坐标和类别信息转换到显示图片，并将显示图片部署在智慧消防物联云平台。

2.如权利要求1所述的一种应用于云平台的消防点位自动布图的方法，其特征在于：所述训练模型包括多类别的消防点位训练模型，每种类别的消防点位训练模型检测同类别消防点位的消防点位位置坐标和类别信息。

3.如权利要求2所述的一种应用于云平台的消防点位自动布图的方法，其特征在于：所述S2中构建训练模型具体包括以下步骤：

S101、在待检测的图片中包含目标图像的区域截取固定大小的图像，标记为正样本，将所有正样本存入正样本集；不包括目标图像的区域截取相同大小的图像标记为负样本，将所有负样本存入负样本集；

S102、将正样本和负样本进行灰度化与归一化处理；

S103、设置最大迭代次数与最小误差，分别对正样本和负样本进行循环计算，分别得到正特征向量和负特征向量；

S104、使用SVM分类器对正特征向量和负特征向量不断迭代训练，生成一个SVM分类模型；

S105、将未检测出的目标图像和检测错误的非目标图像重新截取出来，扩充到正负样本集中，重新训练SVM分类模型，并将训练后的SVM分类模型保存为xml文件，为检测识别图片上的消防点位位置坐标和类别信息提供基础。

4.如权利要求3所述的一种应用于云平台的消防点位自动布图的方法，其特征在于：所述目标图像包括：烟感、温感、灭火器具和消火栓。

5.如权利要求3所述的一种应用于云平台的消防点位自动布图的方法，其特征在于：所述SVM分类模型只能判断检测的图像是否与目标图像属于同类别点位。

6.如权利要求3所述的一种应用于云平台的消防点位自动布图的方法，其特征在于：所述S3具体包括以下步骤：

S201、构建一个与训练过程相同纬度的正特征向量和负特征向量，并用训练得到的SVM分类模型来设置该特征向量；

S202、将识别图片切割成固定大小的小图像，记录小图像中每个像素的原始坐标位置，并将小图像按照切割先后顺次排成图像矩阵；

S203、从图像矩阵的左上角，从左到右，从上到下遍历进行检测，并设置阈值，当检测的相似度大于该阈值时，即认为该区域的图像属于该类别，小于该阈值时不作处理。

7.如权利要求6所述的一种应用于云平台的消防点位自动布图的方法，其特征在于：所述S203中还包括计算结束后将小图片删除。