一种基于神经网络算法的高温可视化火焰识别系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于神经网络算法的高温可视化火焰识别系统，包括智能化控制柜

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络算法的高温可视化火焰识别系统


[0001]本专利技术属于火灾救援
，具体涉及一种基于神经网络算法的高温可视化火焰识别系统
。

技术介绍

[0002]高温可视化火焰识别是一种通过使用红外热像仪和图像处理算法来识别火焰的技术
。
红外热像仪能够检测火焰释放的热量，并将其转化为图像
。
然后，利用图像处理算法对这些热图进行分析，识别出火焰的位置和形状
。
在火焰识别过程中，可以使用不同的图像处理算法来提取火焰的特征
。
一种常见的方法是利用火焰的亮度和颜色信息
。
火焰通常具有高亮度和特定的颜色特征，可以通过阈值分割和颜色过滤来提取火焰区域
。
除了亮度和颜色信息，火焰的形状和运动也可以用于识别
。
通过分析火焰区域的形状特征，可以排除一些误判或干扰物，从而提高识别准确性
。
此外，通过跟踪火焰区域的运动轨迹，可以进一步确认火焰的存在
。
高温可视化火焰识别技术在火灾监测和火灾预警系统中具有重要的应用价值
。
它可以帮助及早发现火灾，提高火灾的响应速度，并减少财产损失和人员伤亡
。
[0003]鉴于火灾的发生具有很大的不确定性
、
突发性和多变性，传统火灾探测器不适用于大型工厂
、
仓库及诸如森林公园等室外开放大空间进行火灾探测，此外，传统火灾探测器无法提供火场更多的详细信息，如火灾位置<br/>、
火势大小等，不能很好的满足现代火灾探测的要求
。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是克服现有的缺陷，提供一种基于神经网络算法的高温可视化火焰识别系统，以解决上述
技术介绍
中提出的鉴于火灾的发生具有很大的不确定性
、
突发性和多变性，传统火灾探测器不适用于大型工厂
、
仓库及诸如森林公园等室外开放大空间进行火灾探测，此外，传统火灾探测器无法提供火场更多的详细信息，如火灾位置
、
火势大小等，不能很好的满足现代火灾探测的要求的问题
。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于神经网络算法的高温可视化火焰识别系统，包括智能化控制柜
、
冷却气球阀
、
冷却气启动球阀
、
冷却气压力检测和冷却外壳，所述智能化控制柜和冷却气启动球阀之间相互电性连接，所述冷却气启动球阀一侧设置有冷却气球阀，所述冷却气启动球阀另一侧设置有冷却气压力检测，所述冷却气压力检测一侧设置有冷却外壳，所述冷却外壳内部设置有涡轮加速片，所述冷却外壳内部一侧均设置有冷却气喷口，所述冷却外壳内部固定连接有耐高温探头，所述冷却气球阀
、
冷却气启动球阀
、
冷却气压力检测和冷却外壳之间固定连接有冷却气输送管道
。
[0006]优选的，所述智能化控制柜一侧设置有显示器，所述智能化控制柜顶部固定连接有报警器
。
[0007]优选的，所述智能化控制柜和冷却气压力检测之间相互电性连接
。
[0008]优选的，所述耐高温探头均设置有若干个
。
[0009]优选的，所述智能化控制柜内部包括控制模块
、
载入火焰模型
、
执行模块
、
图像生产模块
、
载入模块
、
图像提取模块
、
模型检测模块
、
分析模块
、
输出模块和报警模块，所述控制模块和载入火焰模型之间相互电性连接，所述载入火焰模型和执行模块之间相互电性连接，所述执行模块和图像生产模块之间相互电性连接，所述图像生产模块和载入模块之间相互电性连接，所述载入模块和图像提取模块之间相互电性连接，所述图像提取模块和模型检测模块之间相互电性连接，所述模型检测模块和分析模块之间相互电性连接，所述分析模块和输出模块之间相互电性连接，所述输出模块和报警模块之间相互电性连接
。
[0010]优选的，所述报警模块和报警器之间相互电性连接
。
[0011]优选的，所述控制模块内部包括输入图像模块
、
共享积卷层模块
、
全局共享特征图模块
、RPN
共享积卷层模块
、RPN
共享特征图模块
、RPN
分类积卷层模块
、
第一非极大值抑制模块和
POI
信息模块，所述输入图像模块和共享积卷层模块之间相互电性连接，所述共享积卷层模块和全局共享特征图模块之间相互电性连接，所述全局共享特征图模块和
RPN
共享积卷层模块之间相互电性连接，所述
RPN
共享积卷层模块和
RPN
共享特征图模块之间相互电性连接，所述
RPN
共享特征图模块和
RPN
分类积卷层模块之间相互电性连接，所述
RPN
分类积卷层模块和第一非极大值抑制模块之间相互电性连接，所述第一非极大值抑制模块和
POI
信息模块之间相互电性连接
。
[0012]优选的，所述
POI
信息模块内部包括
POI
特征图模块
、POI
共享特征模块
、POI poolirg
模块
、POI
分类模块
、
第二非极大值抑制模块
、
识别模块和冷却气压力检测
。
所述
POI
特征图模块和
POI
共享特征模块之间相互电性连接，所述
POI
共享特征模块和
POI poolirg
模块之间相互电性连接，所述
POI poolirg
模块和
POI
分类模块之间相互电性连接，所述
POI
分类模块和第二非极大值抑制模块之间相互电性连接，所述第二非极大值抑制模块和识别模块之间相互电性连接
。
[0013]优选的，所述耐高温探头的前端采用耐高温
1000℃
的蓝宝石镜头
。
[0014]优选的，所述冷却外壳采用不锈钢材质
。
[0015]与现有技术相比，本专利技术提供了一种基于神经网络算法的高温可视化火焰识别系统，具备以下有益效果：
1、
本专利技术通过设置一种基于神经网络算法的高温可视化火焰识别系统，在使用时，冷却控制阀组配置又手动阀门
、
气动阀门
、
压力检测装置，采用气动阀门采用智能化控制，温度高于设定值时，自动开启气动阀门进行冷区，当探头温度超过设定极限值时，发出声光报警，智能化控制柜具有显示器
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
poolirg
模块（
30
）
、POI
分类模块（
31
）
、
第二非极大值抑制模块（
32
）
、
识别模块（
33
）和冷却气压力检测（
34
）
。
所述
POI
特征图模块（
28
）和
POI
共享特征模块（
29
）之间相互电性连接，所述
POI
共享特征模块（
29
）和
POI poolirg
模块（
30
）之间相互电性连接，所述
POI pooli...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐化岩，
申请(专利权)人：江苏东辰润鑫智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：