【技术实现步骤摘要】
本公开涉及图像处理，更具体地，涉及一种基于航拍图像的火灾识别方法和火灾识别装置。
技术介绍
1、在各种灾害中，火灾是最常见、最普遍地威胁公众安全和社会发展的主要灾害之一。以往火灾检测通常使用传感器对空器的氧气含量、二氧化碳含量等指标判断是否存在火情，该方法不能够及时发现存在的火情。近年来，随着深度学习发展，人工智能技术已经大规模步入人们的日常生活当中。在火灾救援过程中，借助无人机操控灵活、部署方便、视野广等优点，结合目标识别技术，可以为救援人员提供火情态势信息，有效提升火灾救援效率，降低救援人员营救风险。
2、目标识别是计算机视觉领域重要的研究内容，通过提取深层语义特征信息，完成图像/视频中存在的目标标注任务。目前，基于深度学习的目标识别技术广泛应用于监控安防、自动驾驶、生物医疗等领域。
3、单次目标检测算法通过单一网络完成目标类别与位置坐标值回归，具有识别速度快、边缘计算部署方便等优点。但是针对无人机视角下的目标识别效果不够理想，尤其针对火灾，其识别精确度较差，且占用的计算资源较大。
【技术保护点】
1.一种基于航拍图像的火灾识别方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述单次目标检测模型包括特征提取网络、特征融合网络和检测框预测模块；
3.根据权利要求2所述的方法，所述预测火灾信息包括预测判断信息和预测位置信息；
4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，获取所述目标训练集，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其中，在将所述目标训练图像输入至所述特征提取网络之前，还包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其中，将每个所述目标训练图像输入至所述特征提取网络，输出提取特征集合，包括：
7.根据...
【技术特征摘要】
1.一种基于航拍图像的火灾识别方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述单次目标检测模型包括特征提取网络、特征融合网络和检测框预测模块；
3.根据权利要求2所述的方法，所述预测火灾信息包括预测判断信息和预测位置信息；
4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，获取所述目标训练集，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其中，在将所述目标训练图像输入至所述特征提取网络之前，还包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其中，将每个所述目标训练图像输入至...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。