公开(公告)号：CN118692001A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202310288700.4

申请日：2023-03-22

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 蒲建飞 ,  蒋浩文 ,  魏维

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/28 ,  G06V10/40 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征融合的轻量型烟雾识别的方法，所诉方法首先构建时空特征融合的轻量型的深度学习网络(TSNet)，该网络包含浅层空间特征提取模块和时空特征提取模块。并以该网络为基础构建基于时空特征融合的轻量型的烟雾识别模型。在该模型中，首先利用TSNet内的浅层空间特征提取模块提取单帧图片的局部空间特征，并将其抽象化并一步步降低特征图分辨率。在通过时空特征提取模块利用改良的probsparse self‑attention分别提取多帧烟雾图片间的时序特征以及单帧烟雾图片的深层抽象特征，同时在该模块中将提取到的烟雾时序特征和深层空间特征经行进一步的融合，从而得到最终的识别结果。采用基于时空特征融合的轻量型烟雾识别的方法，提升针对烟雾的识别准确率，精确率和误警率。