[发明专利]一种基于CNN+LSTM+MLP组合神经网络判断监控视频着火的预警方法

权利要求书

1.一种基于CNN+LSTM+MLP组合神经网络判断监控视频着火的预警方法，其特征在于，所述方法包括：

获取监控区域的第一视频；

在所述第一视频的图像中，确定目标区域，所述目标区域为所述监控区域内发生变化的区域的图像；

根据所述第一视频确定所述目标区域对应的第二视频；

对所述第二视频进行识别得到预测值；

若所述预测值大于第一预设值，向预设终端发送监控区域着火的提示信息。

2.如权利要求1所述的基于CNN+LSTM+MLP组合神经网络判断监控视频着火的预警方法，其特征在于，所述在所述第一视频的图像中，确定目标区域的步骤包括：

获取所述第一视频每张图像中像素点的灰度值；

依次确定相邻的所述图像之间，每个像素点的灰度值之差，得到多张差分图像；

对每张所述差分图像进行二值化处理得到二值化图像，所述二值化图像包括目标对象；

对每张所述二值化图像进行连通性分析，得到多张目标图像；

根据各张所述目标图像中所述目标对象的坐标确定目标区域。

3.如权利要求2所述的基于CNN+LSTM+MLP组合神经网络判断监控视频着火的预警方法，其特征在于，所述根据各张所述目标图像中所述目标对象的坐标确定目标区域的步骤包括：

对相邻的所述目标图像中所述目标对象所在区域的面积，进行交并比计算，得到交并比值；

将大于预设值的所述交并比值对应的所述目标对象所在区域，确定为待确定目标区域；

对各个所述待确定目标区域进行聚类，得到目标区域。

4.如权利要求1所述的基于CNN+LSTM+MLP组合神经网络判断监控视频着火的预警方法，其特征在于，所述根据所述第一视频确定所述目标区域对应的第二视频的步骤包括：

在所述第一视频中每隔预设帧数抽取一帧图像，得到待处理视频；

在所述待处理视频的各张图像中裁剪所述目标区域，并根据各张所述目标区域确定所述第二视频。

5.如权利要求4所述的基于CNN+LSTM+MLP组合神经网络判断监控视频着火的预警方法，其特征在于，所述目标区域的形状为正方形，且所述目标区域的尺寸为预设尺寸。

6.如权利要求1所述的基于CNN+LSTM+MLP组合神经网络判断监控视频着火的预警方法，其特征在于，所述对所述第二视频进行识别得到预测值的步骤包括：

对所述第二视频中每个图像进行卷积操作，得到多个第一特征图；

根据各个所述第一特征图的数据信息，确定第一特征向量；

将所述第一特征向量进行长短期记忆人工神经网络处理，得到第二特征向量；

通过全连接网络对所述第二特征向量进行分类，得到所述预测值。

7.如权利要求6所述的基于CNN+LSTM+MLP组合神经网络判断监控视频着火的预警方法，其特征在于，所述通过全连接网络对所述第二特征向量进行分类，得到所述预测值的步骤包括：

获取所述第二特征向量中元素的得分值；

将所述得分值转换为概率并进行分类，得到所述预测值。

8.如权利要求1所述的基于CNN+LSTM+MLP组合神经网络判断监控视频着火的预警方法，其特征在于，若所述预测值小于或等于第一预设值大于或等于第二预设值，返回执行所述获取监控区域的第一视频的步骤，其中，所述第一预设值大于所述第二预设值。

9.一种火灾预警装置，其特征在于，所述火灾预警装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的火灾预警程序，所述火灾预警程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的基于CNN+LSTM+MLP组合神经网络判断监控视频着火的预警方法的步骤。

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有火灾预警程序，所述火灾预警程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的基于CNN+LSTM+MLP组合神经网络判断监控视频着火的预警方法的步骤。