[发明专利]一种烟火识别标记方法、系统、终端及存储介质

说明书

本发明提供一种烟火识别标记方法、系统、终端及存储介质，包括：利用红外探测仪器扫描环境温度；若环境温度超过预设温度阈值，则启动图像采集装置采集环境图像；利用预先训练好的神经网络模型对所述环境图像进行烟火识别；对识别出的烟火图像进行轮廓标记。本发明提高了烟火识别准确率，降低了火情误报率，同时能够准确对烟火目标进行标记。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种烟火识别标记方法、系统、终端及存储介质。

背景技术

烟火检测系统在众多领域都有广泛应用，比如工厂仓库，工业园区，公园自然保护区，田地等。不同于传统基于特殊传感器的烟火识别，基于视频的智能烟火检测算法在近期得到了广泛的发展。尤其是近两年，由于AI神经网络算法的快速发展，基于神经网络深度学习的烟火识别算法被提出。但是深度学习技术应用需要高质量的数据库，其中包括大量图像数据，并且需要对这些图像进行高质量的人工标记。如何自动采集录制烟火数据，以及如何进行高质量的人工标记就成了急需解决的问题。

同时目前的基于视频的烟火检测的图像标记工作有两大问题：

由于火焰和烟雾没有固定的形状，同一个火焰的形态千变万化，同时火焰的颜色也有红、黄、蓝等。烟雾的轮廓同样变化多，也有白，灰多个颜色。同时还有不同的烟雾浓度不同透明度的问题。导致火和烟标记的时候不容易确定标记的边缘。

车灯，红绿灯，屏幕，太阳等发光物体和火焰有一定的相似度。容易造成火焰的误报。云和烟雾有很大的相似度，雾天，雨天，空气能见度下降，或者镜头有污渍的情况和烟雾在视觉上有很高的相似度。这些物体在标记的时候如何与烟雾做区分。

发明内容

针对现有技术的上述不足，本发明提供一种烟火识别标记方法、系统、终端及存储介质，以解决上述技术问题。

第一方面，本发明提供一种烟火识别标记方法，包括：

利用红外探测仪器扫描环境温度；

若环境温度超过预设温度阈值，则启动图像采集装置采集环境图像；

利用预先训练好的神经网络模型对所述环境图像进行烟火识别；

对识别出的烟火图像进行轮廓标记。

进一步的，所述若环境温度超过预设温度阈值，则启动图像采集装置采集环境图像，包括：

利用可见光和热成像双波段设备对周围环境进行热成像扫描；

若检测到热像视频中存在高于所述温度阈值的高温物体，则触发可见光录像。

进一步的，所述神经网络模型的训练方法，包括：

收集历史环境图像和烟火图像，生成训练集；

收集干扰图像，所述干扰图像包括太阳图像、灯光图像、反光物图像，将干扰图像保存至所述训练集；

利用所述训练集对神经网络模型进行训练。

进一步的，所述对识别出的烟火图像进行轮廓标记，包括：

将被识别为存在烟火的环境图像转换为灰度图；

根据烟火透明度标定需求设定锐化参数，并根据所述锐化参数对所述灰度图进行锐化处理，得到锐化图；

利用边缘检测算法标定所述锐化图中烟火区域的轮廓。

第二方面，本发明提供一种烟火识别标记系统，包括：

温度扫描单元，配置用于利用红外探测仪器扫描环境温度；

图像采集单元，配置用于若环境温度超过预设温度阈值，则启动图像采集装置采集环境图像；