[发明专利]基于深度学习的火情识别定位系统及方法在审
| 申请号： | 202110048216.5 | 申请日： | 2021-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN112801148A | 公开（公告）日： | 2021-05-14 |
| 发明（设计）人： | 杜建超;赵兵兵;宁阳;朱苏雅;谢倩楠;沙洁韵;李卫斌 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G08B17/12;G08B25/08;G01S19/03;G01S19/14;G01S19/42 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 侯琼;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的火情识别定位系统及方法，主要解决传统火情检测方法中存在的检测可靠性差问题；其实现方案为：在主机端对深度学习卷积神经网络进行算法改进，并基于现有火焰数据集得到火情检测模型权重文件；将卷积神经网络模型及权重文件移植到边缘嵌入式计算设备，并将设备部署到火情监控点，由摄像头获取监控画面传入设备；在边缘端对输入的图像画面进行深度学习火情识别，获得画面监控点的火情信息，同时北斗卫星获取定位信息；采用双通道通信链路传输火情识别定位信息；主机端接收信息后于浏览器页面呈现。本发明在保证系统传输可靠性的同时，准确完成火情检测，并能够将火情现场状况在浏览器页面直观展示。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 火情 识别 定位 系统 方法 | ||
【主权项】：
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