[发明专利]基于动态分类检测的火焰检测方法、装置、系统与服务器

权利要求书

1.一种基于动态分类检测的火焰检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取包含火焰的视频；

选取视频中包含火焰的连续N帧图像，采用火焰监测器进行检测，并以该N帧图像中所出现的最大火焰目标的火焰检测框为基准，将连续的N帧图像中的火焰进行裁剪，得到火焰图像；

将视频中所有包含火焰的图像按照上述方式进行裁剪，获得的所有火焰图像作为训练集的正样本；

将视频中不包含火焰的多帧图像进行随机裁剪，获得的随机裁剪图像作为训练集的负样本；

以正样本和负样本构成的训练集作为输入，采用TSM行为动作识别算法训练，获得火焰动态分类检测模型；以及

对于输入的待检测视频，通过火焰检测器检测，以连续N帧检测到火焰目标的图像为基础，选取连续N帧图像中出现的最大火焰目标的火焰检测框为基准进行裁剪，输入到所述火焰动态分类检测模型中，判断连续N帧图像中检测的目标是否是真正的火焰。

2.根据权利要求1所述的基于动态分类检测的火焰检测方法，其特征在于，所述连续N帧图像的选取，N取值为大于等于3的自然数。

3.根据权利要求1所述的基于动态分类检测的火焰检测方法，其特征在于，所述将连续的N帧图像中的火焰进行裁剪，包括：

根据火焰监测器对连续N帧图像检测获得的火焰检测框为基础，获得火焰检测框的顶点坐标；

选取火焰检测框的左上角和右下角坐标为基准；

以连续N帧图像对应的火焰检测框顶点坐标中最小的左上角顶点和最大的右下角顶点为准，从连续N帧图像中分别裁剪，获得火焰图像。

4.一种基于动态分类检测的火焰检测装置，其特征在于，包括：

用于获取包含火焰的视频的视频获取模块；

用于选取视频中包含火焰的连续N帧图像，采用火焰监测器进行检测，并以该N帧图像中所出现的最大火焰目标的火焰检测框为基准，将连续的N帧图像中的火焰进行裁剪，得到火焰图像的火焰图像获取模块；

用于将视频中所有包含火焰的图像按照上述方式进行裁剪，获得的所有火焰图像作为训练集的正样本的正样本构建模块；

用于将视频中不包含火焰的多帧图像进行随机裁剪，获得的随机裁剪图像作为训练集的负样本的负样本构建模块；

用于以正样本和负样本构成的训练集作为输入，采用TSM行为动作识别算法训练，获得火焰动态分类检测模型的模型训练模块；

用于对于输入的待检测视频，通过火焰检测器检测，以连续N帧检测到火焰目标的图像为基础，选取连续N帧图像中出现的最大火焰目标的火焰检测框为基准进行裁剪，输入到所述火焰动态分类检测模型中，判断连续N帧图像中检测的目标是否是真正的火焰的火焰检测模块。

5.根据权利要求4所述基于动态分类检测的火焰检测装置，其特征在于，所述火焰图像获取模块包括火焰检测模块以及火焰图像裁剪模块，其中：

所述火焰检测模块用于选取视频中包含火焰的连续N帧图像，采用火焰监测器进行检测；

所述火焰图像裁剪模块用于以该N帧图像中检测所出现的最大火焰目标的火焰检测框为基准，将连续的N帧图像中的火焰进行裁剪，得到火焰图像。

6.根据权利要求5所述基于动态分类检测的火焰检测装置，其特征在于，所述火焰图像裁剪模块被设置成按照以下方式进行裁剪：

根据火焰监测器对连续N帧图像检测获得的火焰检测框为基础，获得火焰检测框的顶点坐标；

选取火焰检测框的左上角和右下角坐标为基准；

以连续N帧图像对应的火焰检测框顶点坐标中最小的左上角顶点和最大的右下角顶点为准，从连续N帧图像中分别裁剪，获得火焰图像。

7.一种用于火焰检测的计算机系统，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器，存储可被操作的指令，所述指令在通过所述一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括如权利要求1-3中任意一项所述的基于动态分类检测的火焰检测方法的流程。

8.一种服务器，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器，存储可被操作的指令，所述指令在通过所述一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括如权利要求1-3中任意一项所述的基于动态分类检测的火焰检测方法的流程。