[发明专利]基于分块的轻便网络的烟检测装置在审
| 申请号： | 201810978487.9 | 申请日： | 2018-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN109272511A | 公开（公告）日： | 2019-01-25 |
| 发明（设计）人： | 罗胜 | 申请（专利权）人： | 温州大学激光与光电智能制造研究院 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/20;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 温州市品创专利商标代理事务所(普通合伙) 33247 | 代理人： | 叶晶 |
| 地址： | 325000 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于分块的轻便网络的烟检测装置，所述方法将待检测视频中的帧图像分成多个子图像，把子图像向U、V方向投影后得到的压缩向量输入循环神经网络抽取运动特征，然后再与用卷积神经网络抽取的静态特征结合，综合子图像中判断是否存在烟；再把子图像中的概率聚合成概率矩阵，用综合判断网络分析场景中是否存在烟。本发明具有简单、准确率高、敏感性高及对数据样本要求低等有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 烟检测装置 把子图像 轻便 分块 抽取 卷积神经网络 方向投影 概率矩阵 静态特征 神经网络 输入循环 数据样本 网络分析 运动特征 综合判断 帧图像 子图像 准确率 向量 聚合 视频 网络 图像 场景 压缩 概率 检测 | ||
【主权项】：
1.一种烟雾检测装置，其特征在于，包括分割模块、动态特征获取模块、静态特征获取模块、概率矩阵获取模块和检测模块：分割模块，用于将待检测视频中每帧图像分成多个子图像；动态特征获取模块，用于将各子图像在U、V方向投影，得到各子图像对应u‑t和v‑t方向的两个向量；将各子图像对应u‑t和v‑t方向的两个向量以及所述各子图像之前连续n帧子图像对应u‑t和v‑t方向的两个向量，分别输入两个预先构建的循环神经网络，分别输出各子图像在u‑t和v‑t方向的动态特征向量；静态特征获取模块，用于将各子图像输入预先构建的卷积神经网络，输出得到各子图像的静态特征向量；概率矩阵获取模块，用于将各子图像在u‑t和v‑t方向的动态特征向量、和待检测图像的静态特征向量合并成各子图像对应的单个特征向量；基于各子图像对应的单个特征向量，获得各子图像中存在烟的概率；将各子图像中存在烟的概率按在对应帧图像中的位置，聚合获得待检测视频中每帧图像中包含烟的概率矩阵；检测模块，用于将待检测视频中各帧图像中包含烟的概率矩阵以及所述各子图像之前连续n帧子图像对应的概率矩阵，输入预先构建的烟综合判断网络，输出待检测视频中包含烟的概率；其中，预先构建的烟综合判断网络依次包含两个并列设置的RNN网络、一个全连接层和一个softmax层。
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