[发明专利]一种基于深度学习的边缘计算烟火识别方法及智能终端在审
| 申请号： | 201810701630.X | 申请日： | 2018-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN110728284A | 公开（公告）日： | 2020-01-24 |
| 发明（设计）人： | 景象 | 申请（专利权）人： | 南京汇承科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N20/00 |
| 代理公司： | 31306 上海愉腾专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 唐海波 |
| 地址： | 210019 江苏省南京市建邺*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的边缘计算烟火识别方法及智能终端，方法包括以下步骤：通过边缘计算架构在智能终端嵌入烟火识别算法；通过智能终端采集图像后通过烟火识别算法识别烟火图像；其中通过烟火识别算法识别烟火图像具体包括：对图像进行预处理，对图像的样本数据集进行扩充；基于VGG16模型利用卷积层代替全连接层构建卷积神经网络模型；训练卷积神经网络模型获得深度学习模型；将图像的样本数据集中的图像输入深度学习模型提取烟火特征并构建特征数据库；将待识别图像输入深度学习模型提取烟火特征；根据特征数据库通过SVM对提取的待识别图像烟火特征进行分类识别；可以快速给出识别图像的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 图像 烟火 烟火识别 智能终端 卷积神经网络 特征数据库 模型提取 算法识别 图像输入 样本数据 构建 预处理 学习 采集图像 分类识别 模型获得 连接层 卷积 算法 嵌入 架构 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的边缘计算烟火识别方法，其特征在于，所述基于深度学习的边缘计算烟火识别方法包括以下步骤：/n通过边缘计算架构在智能终端嵌入烟火识别算法；/n通过智能终端采集图像后通过烟火识别算法识别烟火图像；/n其中通过烟火识别算法识别烟火图像具体包括：/n对图像进行预处理，对图像的样本数据集进行扩充；/n基于VGG16模型利用卷积层代替全连接层构建卷积神经网络模型；/n训练卷积神经网络模型获得深度学习模型；/n将图像的样本数据集中的图像输入深度学习模型提取烟火特征并构建特征数据库；/n将待识别图像输入深度学习模型提取烟火特征；/n根据特征数据库通过SVM对提取的待识别图像烟火特征进行分类识别。/n
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