火灾检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，公开了一种火灾检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取待处理火灾视频；从所述待处理火灾视频中提取待识别火焰图片；根据预设火灾识别深度学习模型对所述待识别火焰图片进行识别，以获得火灾检测结果。由于现有技术中，需要通过人为主动观察火灾视频，进而判定火灾情况，但这样不仅会导致降低火灾检测的工作效率，还会导致火灾检查结果不精准，而本发明专利技术中将待识别火焰图片输入至预设火灾识别深度学习模型中，以获得火灾检测结果，实现了精准获取火灾检测结果，提高了火灾检测的工作效率。提高了火灾检测的工作效率。提高了火灾检测的工作效率。

【技术实现步骤摘要】
火灾检测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种火灾检测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]早期火灾检测对于防止火灾失控，保护人民生命财产安全十分关键。传统的火灾检测方法通过电离以及光度测定技术检测烟雾以及火焰产生的粒子。当这些粒子达到一定浓度，检测器才会发出警报，这时，火灾已经度过早期阶段，一些危险物质可能已经扩散。另一方面，这些检测系统不适用于户外环境以及大型覆盖区。目前，公共场所普遍配备了摄像监控系统，安装大量的摄像头用于监视场所的各个角落。但需要通过人为主动观察火灾监控视频，进而判定火灾情况，但这样不仅会导致火灾检测的工作效率较低，还会导致火灾检查结果不精准。
[0003]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提供了一种火灾检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决如何实现精准获取火灾检测结果，进而提高火灾检测的工作效率的技术问题。
[0005]为实现上述目的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种火灾检测方法，其特征在于，所述火灾检测方法包括以下步骤：获取待处理火灾视频；从所述待处理火灾视频中提取待识别火焰图片；根据预设火灾识别深度学习模型对所述待识别火焰图片进行识别，以获得火灾检测结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待处理火灾视频的步骤之前，还包括：获取多个样本火焰图片，并从各样本火焰图片中提取火焰纹理图；将提取的火焰纹理图与预设背景图片进行拼合，获得样本火焰背景图；根据获得的样本火焰背景图构建样本火焰背景图集合；根据所述样本火焰背景图集合对初始网络模型进行训练，以获得预设火灾识别深度学习模型。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从各样本火焰图片中提取火焰纹理图的步骤，包括：对获取的多个样本火焰图片进行遍历，获得遍历到的当前样本火焰图片；对所述当前样本火焰图片进行处理，获得目标样本火焰图片；根据所述目标样本火焰图片提取样本火焰纹理特征；在遍历结束时，根据提取的样本火焰纹理特征确定火焰纹理图。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述当前样本火焰图片进行处理，获得目标样本火焰图片的步骤，包括：对所述当前样本火焰图片进行滤波处理，获得平滑样本火焰图片；对所述平滑样本火焰图片进行锐化处理，获得目标样本火焰图片。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述平滑样本火焰图片进行锐化处理，获得目标样本火焰图片的步骤之后，还包括：通过预设边缘检测模型对所述目标样本火焰图片进行边缘检测，获得边缘检测结果；判断所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：眭一帆，
申请(专利权)人：北京鸿享技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：