基于实例分割和红外传感器目标识别系统及方法技术方案

本发明专利技术提供了一种基于实例分割和红外传感器目标识别系统及方法，方法包括：持续收集用户的环境场景相关素材，不断迭代优化目标物识别模型，得到最终的目标物识别模型；通过红外摄像头对用户的环境场景进行高温检测，如果产生高温告警，则获取告警区域坐标，并获取告警区域的温度；调用最终的目标物识别模型，开启彩色摄像头对告警区域进行目标物检测，获得高温告警引发因素的类别。系统包括：控制平台，红外摄像头，彩色摄像头，红外传感器。本发明专利技术通过红外传感摄像头和彩色摄像头的配合实现了对物体固有温度的目标物的检测，避免了单独使用红外传感摄像头产生误报的情形，提高了明火的报警准确率，节约了资源。节约了资源。节约了资源。

【技术实现步骤摘要】
基于实例分割和红外传感器目标识别系统及方法


[0001]本专利技术涉及目标图像识别
，特别涉及一种基于实例分割和红外传感器目标识别系统及方法。

技术介绍

[0002]现代社会，信息化技术日益发展成熟，摄像头在目标图像的识别和处理中应用广泛，具有代表的是红外传感摄像头和彩色摄像头，红外传感摄像头供电低，使用的红外线分别为两种：近红外线或称短波红外线，波长0.76～1.5微米，穿入人体组织较深,约5～10毫米；远红外线或称长波红外线，波长1.5～400微米，多被表层皮肤吸收，穿透组织深度小于2毫米，增强夜间图像捕捉能力。所以大多用户需要红外摄像头来追求很强的摄像效果。全彩摄像头是监控摄像头依赖自身的硬件配置，实现24小时的彩色监控画面，通常全彩摄像头主要是依靠补光灯，在光线较暗时白光灯开启，提升环境的照度，使得摄像头能够在夜间呈现彩色图像。由于红外传感摄像头和彩色摄像头存在各自的使用缺陷，在具体应用中将两者结合起来使用较多，尤以防疫中的红外测温仪最具有代表性。
[0003]现有技术一，CN201310680495.2乏燃料水池房间的红外对射火灾探测系统及其安装方法，安装方法包括以下步骤：在乏燃料水池房间内划分出用于设置乏燃料水池的第一区域以及与第一区域连通的第二区域；使用至少一个红外对射火灾探测器构成红外对射火灾探测系统；将红外对射火灾探测器安装在第二区域，使红外对射火灾探测器位于行车的上方，且红外对射火灾探测器与其上方的障碍物的距离为M，M的范围为至少0.3米；将邻近第一侧墙的红外对射火灾探测器安装在与第一侧墙之间的间距为N的位置，其中N的范围为0.5米到7米之间。系统包括至少一红外对射火灾探测器。其有益效果：安装方便，可以避免安装时异物掉入乏燃料水池。
[0004]现有技术二，CN201110154786.9基于红外热成像技术的森林防火预警系统及方法，包括：红外摄像头，架设在林地制高点，用以拍摄监控区域的红外热图，其包括前端测温及报警模块，应用温度监控数学模型计算报警温度值，并针对其中的异常情况输出超温报警信号；视频转换设备，与红外摄像头连接，将其输出的红外热图模拟信号转换为红外数字信号，同时接收红外摄像头的超温报警信号，并将此信号转换为数字信号；以及监控计算机，用以生成并输出针对该红外摄像头的控制信号，以及用以接收红外数字信号并对其进行分析和处理，确定红外摄像头报警时的监控区域的位置，并自动生成解决方案报告指挥中心。能够适应森林火灾监控自动预警的复杂环境条件和监控要求，确保了报警精确度。
[0005]现有技术三，CN201210009436.8一种基于红外热图像的火灾预警与早期消除系统，红外热像仪用于采集被监测设备的红外热图像；图像分析控制器，用于对上述红外热图像进行分析并生成分析结果；火灾报警及联动控制器，用于根据图像分析控制器的分析结果生成控制信号。通过获取设备的红外热图像，分析其温度场分布和变化以预防火灾发生，降低了设备发生火灾的可能性；并可实现与定点灭火装置联动对设备进行早期火灾消除，提高了火灾处理的及时性。其具有控制精度较高、误报率较低的特点。
[0006]目前现有技术一
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现有技术三，均通过红外传感实现图像的采集，并预警火灾，但是若在加油站或化工园区会因为汽车排气灯产生的热源产生误报，在森林防火中会因为烟头过小造成频繁的误报问题，因而，本专利技术利用彩色摄像头和红外传感摄像头结合，充分利用各自的优势得到了可适用于多个场景的高温监控系统，对化工园区、加油站或森林等重点区域火灾，对明火事件进行高效且准确的检测。

技术实现思路

[0007]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于实例分割和红外传感器目标识别方法，包括：
[0008]持续收集用户的环境场景相关素材，不断迭代优化目标物识别模型，得到最终的目标物识别模型；
[0009]通过红外摄像头搭载对用户的环境场景进行高温检测，如果产生高温告警，则获取告警区域坐标，并获取告警区域的温度；
[0010]调用最终的目标物识别模型，开启彩色摄像头对告警区域进行目标物检测，获得高温告警引发因素的类别。
[0011]可选的，如果类别为吸烟或明火，则确认为吸烟或明火造成的高温，发出告警；如果为车辆排气管或烟囱固有温度的物体，则屏蔽告警。
[0012]可选的，根据用户的环境场景收集相关素材及标准素材；
[0013]对收集的相关素材及标准素材的图像数据进行清洗，清洗后的图像数据进行标注；
[0014]标注后的图像数据进行预处理，统计环境场景中每个类别的目标物的数量；对预处理后的数据进行数据增强处理；
[0015]构建基于实例分割的目标图像识别的网络模型，进行网络模型训练调整全卷积网络超参数。
[0016]可选的，持续收集用户的环境场景相关素材，重复清洗、标注、预处理和网络模型训练，不断迭代优化目标物识别模型，得到最终的目标物识别模型；
[0017]相关素材包括现场建筑物和道路特定目标，标准素材包括烟头、明火、烟雾和人员车辆。
[0018]可选的，清洗内容包括无效数据、错误数据和重复数据。对清洗完后的图像数据进行标注，标注方式通过标注工具标注多个坐标点并相连从而勾勒物体轮廓，并将勾勒完成物体打标签；
[0019]可选的，对收集的相关素材及标准素材的数据进行清洗，具体包括：
[0020]对收集的相关素材及标准素材的数据进行解析，得到解析后的环境场景的数据；
[0021]解析后的环境场景的数据推送至消息队列进行处理，消息队列分配清洗任务；
[0022]根据清洗任务的属性，配置对应的数据清洗规则，数据清洗规则包含第一数据清洗规则、第二数据清洗规则和第三数据清洗规则，在清洗任务的属性为无效数据时，采用的数据清洗规则为第一数据清洗规则，第一数据清洗规则用于对环境场景的数据中的无效数据进行数据清洗；在清洗任务的属性为错误数据时，采用的数据清洗规则为第二数据清洗规则，第二数据清洗规则用于对环境场景的数据中的错误数据进行数据清洗；在清洗任务
的属性为重复数据时，采用的数据清洗规则为第三数据清洗规则，第三数据清洗规则用于对环境场景的数据中的重复数据进行数据清洗；
[0023]根据第一数据清洗规则，对环境场景的数据中的无效数据进行数据清洗，得到第一数据清洗结果，根据第二数据清洗规则，对环境场景的数据中的错误数据进行数据清洗，得到第二数据清洗结果及根据第三数据清洗规则对环境场景的数据中的错误数据进行数据清洗，得到第三数据清洗结果；
[0024]在清洗任务的属性的任务完成之后，对执行数据清洗任务的过程中产生的临时文件进行清理；生成清洗后的相关素材及标准素材的数据。
[0025]可选的，预处理方式包括：颜色通道转换、数据归一化、计算数字图像方差和平均数，对归一化后的数据进行减均值除方差；对于部分不清晰图片进行超分辨率重建；
[0026]增强处理包括：随机旋转、水平翻转、垂直翻转、随机缩放、颜色抖动和随机噪点。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于实例分割和红外传感器目标识别方法，其特征在于，包括：持续收集用户的环境场景相关素材，不断迭代优化目标物识别模型，得到最终的目标物识别模型；通过红外摄像头对用户的环境场景进行高温检测，如果产生高温告警，则获取告警区域坐标，并获取告警区域的温度；调用最终的目标物识别模型，开启彩色摄像头对告警区域进行目标物检测，获得高温告警引发因素的类别。2.如权利要求1所述的基于实例分割和红外传感器目标识别方法，其特征在于，如果类别为吸烟或明火，则确认为吸烟或明火造成的高温，发出告警；如果为车辆排气管或烟囱固有温度的物体，则屏蔽告警。3.如权利要求1所述的基于实例分割和红外传感器目标识别方法，其特征在于，根据用户的环境场景收集相关素材及标准素材；对收集的相关素材及标准素材的图像数据进行清洗，清洗后的图像数据进行标注；标注后的图像数据进行预处理，统计环境场景中每个类别的目标物的数量；对预处理后的数据进行数据增强处理；构建基于实例分割的目标图像识别的网络模型，进行网络模型训练调整全卷积网络超参数。4.如权利要求3所述的基于实例分割和红外传感器目标识别方法，其特征在于，持续收集用户的环境场景相关素材，重复清洗、标注、预处理和网络模型训练，不断迭代优化目标物识别模型，得到最终的目标物识别模型；相关素材包括现场建筑物和道路特定目标，标准素材包括烟头、明火、烟雾和人员车辆。5.如权利要求3所述的基于实例分割和红外传感器目标识别方法，其特征在于，清洗内容包括无效数据、错误数据和重复数据；对清洗完后的图像数据进行标注，标注方式通过标注工具标注多个坐标点并相连从而勾勒物体轮廓，并将勾勒完成物体打标签。6.如权利要求5所述的基于实例分割和红外传感器目标识别方法，其特征在于，对收集的相关素材及标准素材的数据进行清洗，具体包括：对收集的相关素材及标准素材的数据进行解析，得到解析后的环境场景的数据；解析后的环境场景的数据推送至消息队列进行处理，消息队列分配清洗任务；根据清洗任务的属性，配置对应的数据清洗规则，数据清洗规则包含第一数据清洗规则、第二数据清洗规则和第三数据清洗规则，在清洗任务的属性为无效数据时，采用的数据清洗规则为第一数据清洗规则，第一数据清洗规则用于对环境场景的数据中的无效数据进行数据清洗；在清洗任务的属性为错误数据时，采用的数据清洗规则为第二数据清洗规则，第二数据清洗规则用于对环境场景...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘佳宁，曾国卿，刘亚健，胡振宏，李威，朱新潮，
申请(专利权)人：上海可深信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：