公开(公告)号：CN118552828B

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202411002429.4

申请日：2024-07-25

Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院

Inventor： 王冬梅 ,  钱颖 ,  董宏丽 ,  路敬祎 ,  王鹏 ,  周怡娜 ,  杨丹迪 ,  胡仲瑞

IPC: G06V10/82 ,  G08B17/12 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776

Abstract: 本发明一种基于深度学习的火灾检测方法、系统及存储介质，涉及目标检测技术领域，为解决现有的针对多变性的火灾进行目标检测存在提取特征困难、对小目标火焰的检测效果较差的问题。本发明的火灾检测网络模型包含特征提取主干网络、多尺度加权特征融合颈部网络和目标分类回归网络；特征提取主干网络引入拥有多个不同的分支的MCA注意力模块，以提取到多层次化的特征，且特征提取主干网络的前端卷积采用RepVB模块以降低模型参数量；通过多尺度加权特征融合颈部网络将骨干网络中多个阶段提取的特征加权融合进颈部网路，并且对颈部网路输出的多个特征也进行多层次化融合，再进行多个方向的权重回传以有效地融合高低维度的信息，以获取密集小目标信息。

公开(公告)号：CN118552828A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202411002429.4

申请日：2024-07-25

Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院

Inventor： 王冬梅 ,  钱颖 ,  董宏丽 ,  路敬祎 ,  王鹏 ,  周怡娜 ,  杨丹迪 ,  胡仲瑞

IPC: G06V10/82 ,  G08B17/12 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776

Abstract: 本发明一种基于深度学习的火灾检测方法、系统及存储介质，涉及目标检测技术领域，为解决现有的针对多变性的火灾进行目标检测存在提取特征困难、对小目标火焰的检测效果较差的问题。本发明的火灾检测网络模型包含特征提取主干网络、多尺度加权特征融合颈部网络和目标分类回归网络；特征提取主干网络引入拥有多个不同的分支的MCA注意力模块，以提取到多层次化的特征，且特征提取主干网络的前端卷积采用RepVB模块以降低模型参数量；通过多尺度加权特征融合颈部网络将骨干网络中多个阶段提取的特征加权融合进颈部网路，并且对颈部网路输出的多个特征也进行多层次化融合，再进行多个方向的权重回传以有效地融合高低维度的信息，以获取密集小目标信息。