[发明专利]基于RGB视觉的电厂烟火监测方法、装置、系统和存储介质

权利要求书

1.一种基于RGB视觉的电厂烟火监测方法，其特征在于，应用于图像采集端，所述方法包括：

获取预设监测区域的RGB视频图像；

对所述RGB视频图像进行感兴趣区域提取，得到目标视频图像；

根据深度学习目标检测算法对所述目标视频图像进行烟火检测，得到所述目标视频图像中的烟火种类和坐标位置；

将所述RGB视频图像、所述烟火种类和所述坐标位置发送到云服务器，使云服务器根据所述坐标位置发出相应的报警信息。

2.如权利要求1所述的基于RGB视觉的电厂烟火监测方法，其特征在于，根据深度学习目标检测算法对所述目标视频图像进行烟火检测，得到所述目标视频图像中的烟火种类和坐标位置，包括：

根据基础网络算法对所述目标视频图像进行多尺度检测，得到烟火形态图像；

对所述烟火形态图像进行类别预测，获取到所述烟火种类；

根据所述RGB视频图像，对所述烟火形态图像进行位置回归，获取到所述坐标位置。

3.如权利要求2所述的基于RGB视觉的电厂烟火监测方法，其特征在于，对所述烟火形态图像进行类别预测，获取到所述烟火种类，包括：

构建生成对抗网络模型；

将烟火样本图像输入到所述生成对抗网络模型，得到烟火样本图像集；

将所述烟火形态图像与所述烟火样本图像集进行比较，得到所述烟火形态图像中的烟火种类。

4.如权利要求2所述的基于RGB视觉的电厂烟火监测方法，其特征在于，根据所述RGB视频图像，对所述烟火形态图像进行位置回归，获取到所述坐标位置，包括：

构建位置回归网络模型；

将所述烟火形态图像输入到所述位置回归网络模型；

根据所述烟火形态图像得到相对位置数据；

根据所述RGB视频图像，对所述相对位置数据进行定位，得到所述坐标位置。

5.如权利要求1所述的基于RGB视觉的电厂烟火监测方法，其特征在于，对所述RGB视频图像进行感兴趣区域提取，得到目标视频图像，包括：

通过背景自适应算法对所述RGB视频图像进行处理，得到所述RGB视频图像中的运动目标；

根据所述运动目标和自适应阈值，得到所述RGB视频图像中的运动区域；

将所述运动区域从所述RGB视频图像中进行分割，得到所述目标视频图像。

6.如权利要求2所述的基于RGB视觉的电厂烟火监测方法，其特征在于，根据基础网络算法对所述目标视频图像进行多尺度检测，得到烟火形态图像，包括：

将所述目标视频图像输入特征提取器进行特征提取，得到特征图；

将所述特征图输入多特征融合模块，获取特征信息；

将所述特征信息输入多尺度聚合模块和残差预测模块，获取到所述烟火形态图像。

7.一种基于RGB视觉的电厂烟火监测装置，其特征在于，应用于图像采集端，所述装置包括：

视频图像获取模块，用于获取预设监测区域的RGB视频图像；

提取模块，用于对所述RGB视频图像进行感兴趣区域提取，得到目标视频图像；

烟火检测模块，用于根据深度学习目标检测算法对所述目标视频图像进行烟火检测，得到所述目标视频图像中的烟火种类和坐标位置；

发送模块，用于将所述RGB视频图像、所述烟火种类和所述坐标位置发送到云服务器，使云服务器根据所述坐标位置发出相应的报警信息。

8.如权利要求7所述的基于RGB视觉的电厂烟火监测装置，其特征在于，所述烟火检测模块包括：

多尺度监测模块，用于根据基础网络算法对所述目标视频图像进行多尺度检测，得到烟火形态图像；

类别预测模块，用于对所述烟火形态图像进行类别预测，获取到所述烟火种类；

位置回归模块，用于根据所述RGB视频图像，对所述烟火形态图像进行位置回归，获取到所述坐标位置。