【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能,尤其涉及一种基于上下文特征交互的烟雾检测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、及早发现潜在的火灾危险情况是人们关心的问题。通常,烟雾向上升起,并在火灾蔓延之前的初始阶段可见。烟雾,能够给出火灾存在风险的早期指示。烟雾具有可形变,且为非刚性物体等天然属性,这些天然属性会给烟雾检测带来干扰。其次,没有单一特征可以完美表征烟雾。再者,烟雾检测过程中有云,水汽,雾,阴影,天空,玻璃反光等与烟雾相似或造成检测干扰的物体。
2、目前,烟雾检测大多基于传感器的系统。但是由于烟雾传播需要一定的时间,烟雾传感器不能够及时准确地检测出烟雾;同时由于烟雾会向多个方向传播,导致在检测大区域时效率不高,并且烟雾传感器价格高昂,导致烟雾检测成本较高。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提出一种基于上下文特征交互的烟雾检测方法、装置、设备及介质,以提高烟雾检测的准确性和效率,降低烟雾检测的成本。
2、为了解决上述技术问题,本申请实施例提供一种基于上下文特征交互的烟雾检
...【技术保护点】
1.一种基于上下文特征交互的烟雾检测方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的基于上下文特征交互的烟雾检测方法,其特征在于,所述特征提取模块包括C3模块、C4模块和C5模块,所述将所述训练图像数据输入至检测网络模型中,通过引入重参数化大核卷积的特征提取模块对所述训练图像数据进行特征提取,得到多层初始特征,包括:
3.根据权利要求2所述的基于上下文特征交互的烟雾检测方法,其特征在于,所述将引入重参数化大核卷积的所述C3模块对所述训练图像进行特征提取,生成所述第一层初始特征,包括:
4.根据权利要求1所述的基于上下文特征交互的烟
...【技术特征摘要】
1.一种基于上下文特征交互的烟雾检测方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的基于上下文特征交互的烟雾检测方法,其特征在于,所述特征提取模块包括c3模块、c4模块和c5模块,所述将所述训练图像数据输入至检测网络模型中,通过引入重参数化大核卷积的特征提取模块对所述训练图像数据进行特征提取,得到多层初始特征,包括:
3.根据权利要求2所述的基于上下文特征交互的烟雾检测方法,其特征在于,所述将引入重参数化大核卷积的所述c3模块对所述训练图像进行特征提取,生成所述第一层初始特征,包括:
4.根据权利要求1所述的基于上下文特征交互的烟雾检测方法,其特征在于,所述初始融合特征包括第一融合特征、第二融合特征、第三融合特征和第四融合特征,所述通过上下文特征交互增强模块基于所述初始融合特征进行上下文特征交互增强融合,得到目标融合特征,包括:
5.根据权利要求4所述的基于上下文特征交互的烟雾检测方法,其特征在于,所述基于所述第一融合特征、所述第三融合特征与所述第四...
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