一种烟火识别算法制造技术

本发明专利技术涉及火焰检测的技术领域，特别是涉及一种烟火识别算法，可识别森林、工业、室内、购物广场、仓储中心、城市高空瞭望等多个场景的烟火情况，算法模型小巧、准确率高、可进行静动态识别、可靠性高、可提供java、C、C++、Python等API，便于前端设备、后端服务器等部署，可实时识别视频图像；包括以下步骤：S1、参数配置；S2、移动区域检测；S3、去雾；S4、画面增强；S5、RGB色值过滤；S6、区域形状分析；S7、深度学习算法。

A recognition algorithm of fireworks

【技术实现步骤摘要】
一种烟火识别算法
本专利技术涉及火焰检测的
，特别是涉及一种烟火识别算法。
技术介绍
现如今人工智能的飞速发展，用途愈发的广泛，已经在逐步嵌入到各行各业，以计算机的视觉帮助企业解决一些员工难以解决或费时费力的问题。在烟火的识别方面，识别一直以来是业界的一个难题，运行速度慢、准确率低、适应能力差是最大的问题。现有烟火识别的缺点：1)需要收集各个场景的数据，操作比较麻烦。2)应用场景泛化能力较差。3)识别准确率低，误报情况多。4)识别速度较慢。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术提供一种烟火识别算法，可识别森林、工业、室内、购物广场、仓储中心、城市高空瞭望等多个场景的烟火情况，算法模型小巧、准确率高、可进行静动态识别、可靠性高、可提供java、C、C++、Python等API，便于前端设备、后端服务器等部署，可实时识别视频图像。本专利技术的一种烟火识别算法，包括以下步骤：S1、参数配置：配置摄像头信息、检测环境信息，生成配置文件；S2、移动区域检测：本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种烟火识别算法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、参数配置：配置摄像头信息、检测环境信息，生成配置文件；/nS2、移动区域检测：根据图像成像情况采用高斯模糊或者中值模糊滤波，在摄像头未移动情况下，或者移动情况下发现疑似烟火后静止的情况下，再采用opencv中的KNN算法，判断差值大小及区域大小，确定是否有移动区域，提取移动候选框；/nS3、去雾：一种基于暗通道去雾的算法，根据全局大气光与透射率关系进行优化，去雾后色彩还原度比较高，图片不会出现过于暗淡，速度快；/nS4、画面增强：锐化图片，增加图片清晰度及对比度，提高烟火区域亮度；/nS5、RGB色值过滤：烟雾基本属于白色或者类白色状态...

【技术特征摘要】
1.一种烟火识别算法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、参数配置：配置摄像头信息、检测环境信息，生成配置文件；
S2、移动区域检测：根据图像成像情况采用高斯模糊或者中值模糊滤波，在摄像头未移动情况下，或者移动情况下发现疑似烟火后静止的情况下，再采用opencv中的KNN算法，判断差值大小及区域大小，确定是否有移动区域，提取移动候选框；
S3、去雾：一种基于暗通道去雾的算法，根据全局大气光与透射率关系进行优化，去雾后色彩还原度比较高，图片不会出现过于暗淡，速度快；
S4、画面增强：锐化图片，增加图片清晰度及对比度，提高烟火区域亮度；
S5、RGB色值过滤：烟雾基本属于白色或者类白色状态，通过RGB值的三通道差值判断选出类似烟火区域；

【专利技术属性】
技术研发人员：隆昌荣，王亮，杨嘉盛，
申请(专利权)人：深圳市守行智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44