[发明专利]一种视频明火识别方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种视频明火识别方法，其特征在于，包括：

获取待检测视频并对所述待检测视频进行切片以得到待检测视频帧；

基于预设约束规则对所述待检测视频帧的区域画面进行分割以得到待监测分割图；

通过预设遮罩图模块从所述待监测分割图中提取出疑似明火区域，并生成与所述疑似明火区域对应的遮罩图，然后将所述遮罩图和对应的所述待检测视频帧进行与运算得到去除背景后的疑似明火区域图；

将预设数量个所述疑似明火区域图组合成矩阵图；不同的所述疑似明火区域图在所述矩阵图中的排列顺序通过对应所述待检测视频帧的时间先后顺序来确定；

将所述矩阵图输入至预先训练完的明火识别模型以得到所述明火识别模型的输出值，并通过所述输出值判断当前所述待检测视频中是否存在明火。

2.根据权利要求1所述的视频明火识别方法，其特征在于，所述获取待检测视频并对所述待检测视频进行切片以得到待检测视频帧之前，还包括：

获取历史视频；所述历史视频包括存在明火的视频和不存在明火的视频；

对所述历史视频进行切片以得到历史视频帧，并基于所述预设约束规则对所述历史视频帧的区域画面进行分割以得到目标分割图；

利用所述预设遮罩图模块对所述目标分割图进行相应的处理，以得到目标区域图，然后将预设数量个所述目标区域图组合成目标矩阵图，并为所述目标矩阵图标注相应的类型标签；其中，如果所述目标矩阵图中存在明火，则为所述目标矩阵图标注第一类标签，如果所述目标矩阵图中不存在明火，则为所述目标矩阵图标注第二类标签；

利用携带有所述类型标签的所述目标矩阵图对基于3d卷积神经网络算法构建的待训练模型进行训练以得到所述明火识别模型。

3.根据权利要求1所述的视频明火识别方法，其特征在于，所述基于预设约束规则对所述待检测视频帧的区域画面进行分割以得到待监测分割图，包括：

获取RGB颜色模型下的第一预设约束规则和HSV颜色模型下的第二预设约束规则，并从所述待检测视频帧上筛选出满足所述第一预设约束规则和所述第二约束规则的像素点，然后将满足所述第一预设约束规则和所述第二约束规则的像素点对应的像素区域从所述待检测视频帧上分割出来，以得到待监测分割图。

4.根据权利要求3所述的视频明火识别方法，其特征在于，判断所述待检测视频帧上的目标像素点是否满足所述第一预设约束规则的过程，包括：

若所述目标像素点在所述待检测视频帧的R通道分量上的像素值大于所述R通道分量上像素值大于0的所有像素点的像素平均值，并且所述目标像素点在所述R通道分量上的像素值不小于G通道分量上的像素值以及所述目标像素点在所述G通道分量上的像素值不小于B通道分量上的像素值，则判定所述目标像素点满足所述第一预设约束规则。

5.根据权利要求3所述的视频明火识别方法，其特征在于，判断所述待检测视频帧上的目标像素点是否满足所述第二预设约束规则的过程，包括：

构造一个与所述待检测视频帧的尺寸大小一致的目标通道图，并将所述目标通道图中的任一像素点的像素值设置为该像素点在R通道分量、G通道分量和B通道分量上对应的最小像素值；

利用所述目标像素点在所述目标通道图上的像素值计算所述目标像素点在S通道分量上的像素值，若所述目标像素点在S通道分量上的像素值满足预设阈值条件，则判定所述目标像素点满足所述第二预设约束规则。

6.根据权利要求1至5任一项所述的视频明火识别方法，其特征在于，所述通过预设遮罩图模块从所述待监测分割图中提取出疑似明火区域，并生成与所述疑似明火区域对应的遮罩图，包括：

通过预设遮罩图模块，对所述待监测分割图进行去噪处理并对去噪后图像进行连通域查找，以从所述待监测分割图中提取出疑似明火区域；

从所述疑似明火区域中确定出满足预设剔除条件的目标子区域，然后将所述目标子区域从所述疑似明火区域中剔除，以生成与所述疑似明火区域对应的遮罩图。