[发明专利]路灯、路灯系统及路灯火灾报警方法

权利要求书

1.一种路灯，与路灯控制器相连，其特征在于，所述路灯包括：

视频采集模块，用于实时采集路灯周围环境的视频影像；以及

分析处理模块，与所述视频采集模块相连，用于采用预先训练好的火灾检测模型对所述视频影像进行实时分析处理，并在判定所述视频影像中存在与发生火灾的情形相符合的影像时发出预警指令，将所述与发生火灾的情形相符合的影像的至少一部分和所述预警指令发送给所述路灯控制器。

2.如权利要求1所述的路灯，其特征在于，所述火灾检测模型为基于深度学习的卷积神经网络模型。

3.如权利要求1所述的路灯，其特征在于，所述分析处理模块包括：

预存单元，用于预存所述火灾检测模型；

目标筛选单元，用于在所述视频影像中筛选出存在运动目标的影像；以及

火灾判定单元，用于采用所述火灾检测模型对所述存在运动目标的影像中的运动目标进行检测，确定所述运动目标与发生火灾的情形的相似度，当所述相似度超过预定阈值时判定所述视频影像中存在与发生火灾的情形相符合的影像而产生预警指令，再将所述与发生火灾的情形相符合的影像的至少一部分和所述预警指令发送给所述路灯控制器。

4.如权利要求3所述的路灯，其特征在于，所述分析处理模块还包括：

预处理单元，用于对目标筛选单元输出的所述存在运动目标的影像进行预处理后发送给火灾判定单元，所述预处理至少包括尺寸修改和降维处理。

5.一种路灯系统，包括路灯及与路灯相连的路灯控制器，其特征在于，所述路灯为如权利要求1-4任一项所述的路灯，所述路灯控制器用于根据所述路灯上传的预警指令进行预警提示操作人员查看所述与发生火灾的情形相符合的影像。

6.一种路灯火灾报警方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

视频采集步骤，实时采集路灯周围环境的视频影像；以及

分析处理步骤，采用预先训练好的火灾检测模型对所述视频影像进行实时分析处理，并在判定所述视频影像中存在与发生火灾的情形相符合的影像时发出预警指令，将所述与发生火灾的情形相符合的影像的至少一部分和所述预警指令发送给路灯控制器。

7.如权利要求6所述的路灯火灾报警方法，其特征在于，所述火灾检测模型为基于深度学习的卷积神经网络模型。

8.如权利要求6所述的路灯火灾报警方法，其特征在于，所述分析处理步骤具体包括：

预存子步骤，预存所述火灾检测模型；

筛选子步骤，在所述路面视频影像中筛选出存在运动目标的影像；以及

火灾判定子步骤，采用所述火灾检测模型对所述存在运动目标的影像中的运动目标进行检测，确定所述运动目标与发生火灾的情形的相似度，当所述相似度超过预定阈值时判定所述视频影像中存在与发生火灾的情形相符合的影像而产生预警指令，再将所述与发生火灾的情形相符合的影像的至少一部分和所述预警指令发送给所述路灯控制器。

9.如权利要求8所述的路灯火灾报警方法，其特征在于，所述分析处理步骤还包括执行于所述筛选子步骤和所述火灾判定子步骤之间的：

预处理子步骤，对所述存在运动目标的影像进行预处理，所述预处理至少包括尺寸修改和降维处理。

10.如权利要求6所述的路灯火灾报警方法，其特征在于，所述方法还包括：

预警步骤，所述路灯控制器根据所述路灯上传的预警指令进行预警提示操作人员查看所述与发生火灾的情形相符合的影像。