基于检测视频的烟火巡检方法、系统、设备及存储介质技术方案

本申请提供了一种基于检测视频的烟火巡检方法、系统、设备及存储介质，该烟火巡检方法包括：在当前巡检周期内，依次获取每一摄像装置采样的检测区域内的检测视频；以烟火作为检测目标，对每一检测视频进行图像目标检测，并计算每一检测视频中检测到烟火的目标置信度；结合目标置信度与烟火置信度阈值，得到每一摄像装置针对检测区域是否疑似发生烟火的检测结果；提升检测结果为疑似发生烟火的第一摄像装置的图像采样频率，以使第一摄像装置的图像采样频率高于检测结果为未发生烟火的第二摄像装置的图像采样频率。这样，本申请在提高烟火巡检方法的普适性的同时，还可以将计算资源倾斜给疑似检测到烟火的第一摄像装置，有效地提高了烟火巡检效率。提高了烟火巡检效率。提高了烟火巡检效率。

【技术实现步骤摘要】
基于检测视频的烟火巡检方法、系统、设备及存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，具体而言，涉及一种基于检测视频的烟火巡检方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，现有的烟火检测方法主要依靠烟雾传感器，并结合温度、光强等其他传感器来对当前检测环境中的特定指标进行检测，以通过上述这些传感器的检测结果来判断是否触发烟火警报。但是，由于烟雾传感器的触发需要传感器附近的烟雾粒子达到较高的浓度，因此，烟火预警的敏感度与烟雾传感器和烟火事故发生点之间的距离成正相关关系，从而使得这种烟火检测方法只适用于检测区域面积较小的室内场景，无法拓展到开阔的户外场景中进行使用。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请的目的在于提供一种基于检测视频的烟火巡检方法、系统、设备及存储介质，以使所提供的烟火巡检方法既适用于室内检测场景也适用于开阔的户外检测场景，在提高烟火巡检方法的普适性的同时，还可以按需分配算力，将计算资源倾斜给疑似检测到烟火的第一摄像装置，从而能够有效地提高对于检测区域的烟火巡检效率。
[0004]为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种基于检测视频的烟火巡检方法，所述烟火巡检方法应用于目标设备，其中，所述目标设备与检测区域内的多个摄像装置接入于同一局域网中，所述烟火巡检方法包括：
[0006]在当前巡检周期内，依次获取每一所述摄像装置采样的所述检测区域内的检测视频；
[0007]以烟火作为检测目标，对每一所述摄像装置采样的检测视频进行图像目标检测，并计算每一所述检测视频中检测到烟火的目标置信度；
[0008]结合每一所述检测视频的所述目标置信度与烟火置信度阈值，得到每一所述摄像装置针对所述检测区域是否疑似发生烟火的检测结果；
[0009]提升所述检测结果为疑似发生烟火的第一摄像装置的图像采样频率，以使所述第一摄像装置的图像采样频率高于所述检测结果为未发生烟火的第二摄像装置的图像采样频率，并进行下一巡检周期的烟火检测。
[0010]第二方面，本申请实施例提供了一种基于检测视频的烟火巡检系统，所述烟火巡检系统包括目标设备以及部署于检测区域内的多个摄像装置；其中，所述目标设备与所述多个摄像装置接入于同一局域网中，所述目标设备用于：
[0011]在当前巡检周期内，依次获取每一所述摄像装置采样的所述检测区域内的检测视频；
[0012]以烟火作为检测目标，对每一所述摄像装置采样的检测视频进行图像目标检测，输出得到每一所述检测视频中检测到烟火的目标置信度；
[0013]结合每一所述检测视频的所述目标置信度与烟火置信度阈值，得到每一所述摄像装置针对所述检测区域是否疑似发生烟火的检测结果；
[0014]提升所述检测结果为疑似发生烟火的第一摄像装置的图像采样频率，以使所述第一摄像装置的图像采样频率高于所述检测结果为未发生烟火的第二摄像装置的图像采样频率，并进行下一巡检周期的烟火检测。
[0015]第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的检测视频的烟火巡检方法的步骤。
[0016]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述的检测视频的烟火巡检方法的步骤。
[0017]本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
[0018]本申请实施例提供的一种基于检测视频的烟火巡检方法、系统、设备及存储介质，该烟火巡检方法包括：在当前巡检周期内，依次获取每一摄像装置采样的检测区域内的检测视频；以烟火作为检测目标，对每一摄像装置采样的检测视频进行图像目标检测，输出得到每一检测视频中检测到烟火的目标置信度；结合每一检测视频的所述目标置信度与烟火置信度阈值，得到每一摄像装置针对检测区域是否疑似发生烟火的检测结果；提升检测结果为疑似发生烟火的第一摄像装置的图像采样频率，以使第一摄像装置的图像采样频率高于检测结果为未发生烟火的第二摄像装置的图像采样频率，并进行下一巡检周期的烟火检测。
[0019]这样，本申请提供的上述基于检测视频的烟火巡检方法，既适用于室内检测场景也适用于开阔的户外检测场景，在提高烟火巡检方法的普适性的同时，还可以按需分配算力，将计算资源倾斜给疑似检测到烟火的第一摄像装置，从而能够有效地提高对于检测区域的烟火巡检效率。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0021]图1示出了本申请实施例提供的一种基于检测视频的烟火巡检系统；
[0022]图2示出了本申请实施例所提供的一种基于检测视频的烟火巡检方法的流程示意图；
[0023]图3a示出了本申请实施例所提供的第一种计算得到目标置信度的方法的流程示意图；
[0024]图3b示出了本申请实施例所提供的一种烟火识别模型对输入的检测视频进行图像目标检测的流程示意图；
[0025]图4示出了本申请实施例所提供的第二种计算得到目标置信度的方法的流程示意图；
[0026]图5示出了本申请实施例所提供的第一种训练得到烟火识别模型的方法的流程示意图；
[0027]图6示出了本申请实施例所提供的第二种训练得到烟火识别模型的方法的流程示意图；
[0028]图7示出了本申请实施例所提供的一种烟火事故预警方法的流程示意图；
[0029]图8为本申请实施例提供的一种电子设备800的结构示意图。
具体实施方式
[0030]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本申请中附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本申请的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本申请中使用的流程图示出了根据本申请的一些实施例实现的操作。应该理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本申请内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其他操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。
[0031]另外，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于检测视频的烟火巡检方法，其特征在于，所述烟火巡检方法应用于目标设备，其中，所述目标设备与检测区域内的多个摄像装置接入于同一局域网中，所述烟火巡检方法包括：在当前巡检周期内，依次获取每一所述摄像装置采样的所述检测区域内的检测视频；以烟火作为检测目标，对每一所述摄像装置采样的检测视频进行图像目标检测，并计算每一所述检测视频中检测到烟火的目标置信度；结合每一所述检测视频的所述目标置信度与烟火置信度阈值，得到每一所述摄像装置针对所述检测区域是否疑似发生烟火的检测结果；提升所述检测结果为疑似发生烟火的第一摄像装置的图像采样频率，以使所述第一摄像装置的图像采样频率高于所述检测结果为未发生烟火的第二摄像装置的图像采样频率，并进行下一巡检周期的烟火检测。2.根据权利要求1所述的烟火巡检方法，其特征在于，针对每一所述检测视频，通过以下方法计算得到该检测视频中检测到烟火的目标置信度：将该检测视频输入预先训练好的烟火识别模型中，以烟火作为检测目标，通过所述烟火识别模型对该检测视频中的每一图像帧进行图像目标检测，输出得到每一所述图像帧中检测到烟火的第一置信度；将所有所述第一置信度中的最高值作为该检测视频中检测到烟火的目标置信度。3.根据权利要求2所述的烟火巡检方法，其特征在于，通过以下方法训练得到所述烟火识别模型：获取多个包含目标实例的原始图像，并对所述目标实例在每一所述原始图像中所在的图像区域进行标注，得到多个带有标注的原始图像；其中，所述目标实例表征烟或者火；按照预设的分配比例，将所述多个带有标注的原始图像分为第一训练集和第一验证集；基于所述第一训练集和所述第一验证集，对初始图像检测模型进行训练，得到包括调整好的模型参数在内的所述初始图像检测模型作为基础图像检测模型；将所述基础图像检测模型作为所述烟火识别模型。4.根据权利要求3所述的烟火巡检方法，其特征在于，训练得到所述烟火识别模型的方法还包括：在得到所述基础图像检测模型之后，将多个不包含所述目标实例的样本图像输入所述基础图像检测模型中，输出得到针对每一所述样本图像的图像目标检测结果；根据每一所述样本图像的图像目标检测结果，从所有的所述样本图像中，筛选出所述图像目标检测结果中包含所述目标实例的样本图像作为目标负样本；通过不重复抽取的方式，从筛选出的多个所述目标负样本中，分别抽取出第一数量的目标负样本和第二数量的目标负样本；将抽取出的所述第一数量的目标负样本加入所述第一训练集中，得到第二训练集；将抽取出的所述第二数量的目标负样本加入所述第一验证集中，得到第二验证集；基于所述第二训练集和所述第二验证集，对所述基础图像检测模型进行训练，得到包括调整好的模型参数在内的所述基础图像检测模型作为所述烟火识别模型。5.根据权利要求1所述的烟火巡检方法，其特征在于，针对每一所述检测视频，通过以
下方法计算得到该检测视频中检测到烟火的目标置信度：将该检测视频输入预先训练好的烟火识别模型中，以烟火作为检测目标，通过所述烟火识别模型对该检测视频中的每一图像帧进行图像目标检测，输出得到每一所述图像帧的烟火检测结果；判断每一所述图像帧的烟火检测结果中是否存在烟火检测错误，并根据判断结果，对该检测视频中误被检测出烟火的图像帧进行过滤，得到该检测视频中确定检测出烟火的有效图像帧；基于每一所述有效图像帧的烟火检测结果，确定每一所述有效图像帧中检测到烟火的第二置信度，以将所有所述第二置信度中的最高值作为该检测视频中检测到烟火的目标置信度。6.根据权利要求5所述的烟火巡检方法，其特征在于，所述判断每一所述图像帧的烟火检测结果中是否存在烟火检测错误，包括：根据每一所述图像帧的烟火检测结果中检测到烟火的第一置信度，将所述第一置信度小于或者等于候选阈值的图像帧判定为误被检测出烟火的图像帧；获取所述第一置信度大于所述候选阈值的图像帧作为第一图像帧，并将所述第一置信度大于紧急阈值的所述第一图像帧判定为所述有效图像帧；获取所述第一置信度小于或者等于所述紧急阈值的所述第一图像帧作为第二图像帧，并判断每一所述第二图像帧的烟火检测结果中是否存在烟火检测错误，以根据判断结果，从所有的第二图像帧中，确定属于所述有...

【专利技术属性】
技术研发人员：高海，陈永健，廖新辉，彭忠东，
申请(专利权)人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：