【技术实现步骤摘要】
基于烟雾识别的烟草事故报警方法、装置、设备及介质
[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种基于烟雾识别的烟草事故报警方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]烟草在物流运输过程中，需要储存于物流仓储库中进行保存。由于被烘干的烟草是极易燃烧的物质，因此很容易出现烟草燃烧的事故，烟草一旦燃烧会导致烟草生产和存储车间出现火灾，影响烟草车间的安全生产。因此需要及时检测到烟草车间发生的烟草事故并进行预警，进而保障车间的安全。
[0003]现有的烟草事故报警方法通常是在车间安装一个简易的烟雾检测器进行检测，烟雾检测器很容易受到环境影响导致检测的准确度不够高，进而导致烟草事故报警的准确度较低。因此亟待提出一种准确度更高的烟草事故报警方法。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种基于烟雾识别的烟草事故报警方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决烟草事故报警的准确度较低的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供的一种基于烟雾识别的烟草事故报警方法，包...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于烟雾识别的烟草事故报警方法，其特征在于，所述方法包括：基于预设的三维建模算法获得烟草合成烟雾图，提取所述烟草合成烟雾图中的三通道数值，并基于所述三通道数值对所述烟草合成烟雾图进行数据增强处理，得到烟草烟雾训练样本集；将所述烟草烟雾训练样本集输入至预设的烟雾语义分割模型中的粗分割模块中进行初始分割，得到初始分割结果，并利用所述烟雾语义分割模型中的细分割模块对所述初始分割结果进行再次分割，得到再次分割结果；对所述初始分割结果和所述再次分割结果进行结果融合，并对结果融合后的最终分割结果进行预测处理，得到预测分割结果；基于预设的二值交叉熵损失函数计算所述预测分割结果对应的交叉熵损失值，并根据所述交叉熵损失值对所述烟雾语义分割模型进行参数调整，得到标准烟雾语义分割模型；获取烟草车间监控视频，并基于预设的光流法提取所述烟草车间监控视频中的烟草烟雾监控图像；将所述烟草烟雾监控图像输入至所述标准烟雾语义分割模型中，得到烟雾识别情况，并根据所述烟雾识别情况向车间人员进行烟雾告警。2.如权利要求1所述的基于烟雾识别的烟草事故报警方法，其特征在于，所述提取所述烟草合成烟雾图中的三通道数值，包括：根据预设的数值读取语句识别出所述烟草合成烟雾图中的红色值、绿色值和蓝色值；将所述红色值、所述绿色值和所述蓝色值汇总得到三通道数值。3.如权利要求1所述的基于烟雾识别的烟草事故报警方法，其特征在于，所述基于所述三通道数值对所述烟草合成烟雾图进行数据增强处理，得到烟草烟雾训练样本集，包括：获取预设的全局系数，根据所述全局系数构建数据增强公式；将所述三通道数值中的红色值、绿色值和蓝色值代入至所述数据增强公式中，得到增强后的三通道值；根据所述增强后的三通道值构建多个烟草烟雾训练样本，并汇总多个所述烟草烟雾训练样本，得到烟草烟雾训练样本集。4.如权利要求3所述的基于烟雾识别的烟草事故报警方法，其特征在于，所述根据所述全局系数构建数据增强公式，包括：所述数据增强公式为：所述数据增强公式为：所述数据增强公式为：其中，为所述全局系数， 为增强后的三通道值中的红色值，为增强后的三通道值中的绿色值，为增强后的三通道值中的蓝色值，为预设参数，为所述三通道数值中的红色值，为所述三通道数值中的绿色值，为所述三通道数值中的蓝色值，为标准红色值，为标准绿色值，为标准蓝色值。5.如权利要求1所述的基于烟雾识别的烟草事故报警方法，其特征在于，所述将所述烟草烟雾训练样本集输入至预设的烟雾语义分割模型中的粗分割模块中进行初始分割，得到
初始分割结果，包括：将所述烟草烟雾训练样本集输入至所述粗分割模块中的基础网络中，得到编码数据集；基于所述粗分割模块的卷积层、上采样层及激活函数依次对所述编码数据集进行解码处理，得到初始分割结果。6.如权利要求1所述的基于烟雾识别的烟草事故报警方法，其特征在于，所述基于预设的二值交叉熵损失函数计算所述预测分...
【专利技术属性】
技术研发人员：张昊，王磊，刘亮，孙祥洪，袁智敏，朱文林，
申请(专利权)人：江西中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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