基于视频的火灾判定方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，提供一种基于视频的火灾判定方法、装置、计算机设备及存储介质，该判定方法包括：获取环境视频；获取环境视频中每帧图像的候选区域；对其中一帧图像的候选区域进行初步检测，得到第一分类结果；根据每帧图像的候选区域生成与每帧图像对应的空间特征向量；以其中一帧图像在环境视频中的时刻为时间起点，对与其中一帧图像相邻时刻的多帧图像的空间特征向量进行聚合，得到与多帧图像对应的第二分类结果；对第一分类结果和第二分类结果进行加权计算，得到环境视频的火灾判定结果。通过本发明专利技术的实施，能够解决现有技术中的火灾监测过程中存在的监测的精准度较低的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于视频的火灾判定方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于视频的火灾判定方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
目前，火灾是人类经常面临的灾害，尽早对火灾进行监测可以有效预警。而随着图像识别技术的飞速发展，将其应用于火灾检测得到了广泛的关注。现有技术中的火灾检测技术通常包括传统火灾报警技术和计算机视觉火灾检测技术。传统的火灾报警技术是基于烟雾或热感测器，需要接近才能启动，这些探测器需要人的参与来确认是否发生火灾。已有的计算机视觉火灾检测主要包括：1)利用颜色模型提取图像中候选的火灾区域；2)基于规则的火焰像素分类方法，使用颜色模型将色度和亮度分量分离；3)采用分类器，根据火灾区域的面积和边界等附加特征来检测火灾。由于火灾探测器易受到物理因素(如：高温、湿度及电磁波)等的影响，传统的火灾报警技术不可避免地导致探测地准确度不高。基于颜色模型的火灾检测方法通常容易受到光照和阴影等多种环境因素的影响，所以检测的效果不理想。已有的计算机视觉火灾检测方法中只使用静态图像或者连续几帧来检测火灾，并不能很好的反映火灾环境中涉及的空间和时间信息，由于火灾呈现出多变的时间形态，这种依赖于静态和短期时间行为的检测方法的准确性受到限制。因此，综上所述，现有技术中的火灾监测过程中存在监测的精准度较低的问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于视频的火灾判定方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有技术中的基于视频的火灾判定方法存在的检测效率较低的问题。r>本专利技术是这样的实现的，本专利技术第一实施例提供一种基于视频的火灾判定方法，包括：获取环境视频；获取环境视频中每帧图像的候选区域；对其中一帧图像的候选区域进行初步检测，得到第一分类结果；根据每帧图像的候选区域生成与每帧图像对应的空间特征向量；以其中一帧图像在环境视频中的时刻为时间起点，对与其中一帧图像相邻时刻的多帧图像的空间特征向量进行聚合，得到与多帧图像对应的第二分类结果；对第一分类结果和第二分类结果进行加权计算，得到环境视频的火灾判定结果。本专利技术第二实施例提供一种基于视频的火灾判定装置，包括：视频获取模块，用于获取环境视频；候选区域获取模块，用于获取环境视频中每帧图像的候选区域；第一分类结果获取模块，用于对其中一帧图像的候选区域进行初步检测，得到第一分类结果；空间特征向量获取模块，用于根据每帧图像的候选区域生成与每帧图像对应的空间特征向量；第二分类结果获取模块，用于以其中一帧图像在环境视频中的时刻为时间起点，对与其中一帧图像相邻时刻的多帧图像的空间特征向量进行聚合，得到与多帧图像对应的第二分类结果；火灾判定结果获取模块，用于对第一分类结果和第二分类结果进行加权计算，得到环境视频的火灾判定结果。本专利技术第三实施例提供一种控制单元，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现本专利技术第一实施例提供的一种基于视频的火灾判定方法的步骤。本专利技术第四实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本专利技术第一实施例提供的一种基于视频的火灾判定方法的步骤。本专利技术提供一种基于视频的火灾判定方法、装置、计算机设备及存储介质，首先获取环境视频，然后，获取环境视频中每帧图像的候选区域，再对其中一帧图像的候选区域进行初步检测，得到第一分类结果，再之，根据每帧图像的候选区域生成与每帧图像对应的空间特征向量，然后，以其中一帧图像在环境视频中的时刻为时间起点，对与其中一帧图像相邻时刻的多帧图像的空间特征向量进行聚合，得到与多帧图像对应的第二分类结果，最后对第一分类结果和第二分类结果进行加权计算，得到环境视频的火灾判定结果。通过本专利技术的实施，能够对每帧图像中的候选区域进行定位，获得图像中的火灾区域和非火灾区域，同时通过其中一帧图像获得第一分类结果，并以其中一帧图像作为时间起点，得到对应的连续多帧图像的第二分类结果，考虑了视频中单帧图像的分类结果，同时基于时间变化结合了环境视频中的上下文信息，有效提高环境视频中火灾的高精度检测，并且能够将火灾发生与冒烟烟囱等类火灾的场景进行区分，避免误测，解决了现有技术中的火灾监测过程中存在的监测的精准度较低的问题。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术第一实施例提供的基于视频的火灾判定方法应用环境示意图；图2是本专利技术第一实施例提供的基于视频的火灾判定方法的流程示意图；图3是本专利技术第一实施例提供的基于视频的火灾判定方法中步骤12的流程示意图；图4是本专利技术第一实施例提供的基于视频的火灾判定方法中步骤13的流程示意图；图5是本专利技术第一实施例提供的基于视频的火灾判定方法中步骤134的又一流程示意图；图6是本专利技术第一实施例提供的基于视频的火灾判定方法中步骤14的流程示意图；图7是本专利技术第一实施例提供的基于视频的火灾判定方法中步骤15的流程示意图；图8是本专利技术第二实施例提供的基于视频的火灾判定装置的模块示意图；图9是本专利技术第三实施例提供的计算机设备的模块示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术的第一实施例提供的基于视频的火灾判定方法，可应用于如图1所示的应用环境中，其中，采集设备与服务器之间进行通信。采集设备获取环境视频，将环境视频发送至服务器，服务器获取环境视频，然后，获取环境视频中每帧图像的候选区域，再对其中一帧图像的候选区域进行初步检测，得到第一分类结果，再之，根据每帧图像的候选区域生成与每帧图像对应的空间特征向量，然后，以其中一帧图像在环境视频中的时刻为时间起点，对与其中一帧图像相邻时刻的多帧图像的空间特征向量进行聚合，得到与多帧图像对应的第二分类结果，最后对第一分类结果和第二分类结果进行加权计算，得到环境视频的火灾判定结果。其中，采集设备可以是具备摄像头的摄制设备。服务端可以是具备图像数据处理能力的设备，服务端可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。需要注意的是，图1仅给出了本实施例的一种应用场景，采集设备还可以是从摄制装置获取包含有场景环境的视频的智能设备，此处不做具体限制。在本专利技术实施例中，如图2所示，提供一种基于视频的火灾判定方法，以该方法应用在图1中的服务端为例进行说明，包括如下步骤11至步骤16。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视频的火灾判定方法，其特征在于，包括：/n获取环境视频；/n获取所述环境视频中每帧图像的候选区域；/n对其中一帧所述图像的候选区域进行初步检测，得到第一分类结果；/n根据每帧所述图像的所述候选区域生成与每帧所述图像对应的空间特征向量；/n以所述其中一帧所述图像在所述环境视频中的时刻为时间起点，对与所述其中一帧图像相邻时刻的多帧所述图像的所述空间特征向量进行聚合，得到与多帧所述图像对应的第二分类结果；/n对所述第一分类结果和所述第二分类结果进行加权计算，得到所述环境视频的火灾判定结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于视频的火灾判定方法，其特征在于，包括：
获取环境视频；
获取所述环境视频中每帧图像的候选区域；
对其中一帧所述图像的候选区域进行初步检测，得到第一分类结果；
根据每帧所述图像的所述候选区域生成与每帧所述图像对应的空间特征向量；
以所述其中一帧所述图像在所述环境视频中的时刻为时间起点，对与所述其中一帧图像相邻时刻的多帧所述图像的所述空间特征向量进行聚合，得到与多帧所述图像对应的第二分类结果；
对所述第一分类结果和所述第二分类结果进行加权计算，得到所述环境视频的火灾判定结果。


2.根据权利要求1所述的基于视频的火灾判定方法，其特征在于，所述获取所述环境视频中每帧图像的候选区域包括：
通过预先训练好的检测分类网络提取每帧所述图像的特征，生成与所述图像对应的特征通道图；
根据所述特征通道图获取每帧所述图像中的所述候选区域。


3.根据权利要求2所述的基于视频的火灾判定方法，其特征在于，所述根据每帧所述图像的所述候选区域生成与每帧所述图像对应的空间特征向量包括：
对所述候选区域进行区分，得到包含火灾特征的所述候选区域和包含非火灾特征的所述候选区域；
将所述包含火灾特征的所述候选区域映射到所述特征通道图的对应位置进行加强，将所述包含非火灾特征的所述候选区域映射到所述特征通道图的对应位置进行过滤，得到赋权特征通道图；
对所述赋权特征通道图进行全局平均池化处理，得到所述空间特征向量。


4.根据权利要求1所述的基于视频的火灾判定方法，其特征在于，所述以所述其中一帧所述图像在所述环境视频中的时刻为时间起点，对与所述其中一帧图像相邻时刻的多帧所述图像的所述空间特征向量进行聚合，得到与多帧所述图像对应的第二分类结果结果包括：
以所述其中一帧所述图像在所述环境视频中的时刻为时间起点，得到与所述其中一帧所述图像之间满足预设关联关系的多帧连续图像；
通过预先训练好的长短期记忆网络对所述多帧连续图像的所述空间特征向量进行聚合，得到与所述多帧连续图像对应的第二分类结果。


5.根据权利要求4所述的基于视频的火灾判定方法，其特征在于，获得所述预先训练好的长短期记忆网络包括：
获取多个样本环境视频；
分别获取所述样本环境视频中每帧样本图像的样本候选区域；
根据每帧所述样本图像的所述样本候选区...

【专利技术属性】
技术研发人员：王栋，刘伟华，肖敏，
申请(专利权)人：智慧眼科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43