公开(公告)号：CN115424049A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202211026537.6

申请日：2022-08-25

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 周慧鑫 ,  王珂 ,  李欢 ,  宋江鲁奇 ,  王瑛琨 ,  张嘉嘉 ,  张喆 ,  腾翔 ,  杨庆友 ,  王财顺 ,  梅峻溪 ,  刘志宇 ,  秦翰林 ,  罗云麟 ,  甘长国

IPC: G06V10/762 ,  G06V10/20 ,  G06V10/26 ,  G06V20/52 ,  G06V10/30 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开了一种基于优化K‑means聚类和C‑V模型的红外林火检测方法，首先采用最大中值滤波算法对红外图像进行噪声抑制预处理，然后结合粒子群优化与K‑means聚类算法对红外图像中的火灾目标区域进行粗分割，并将粗分割结果作为初始轮廓线，使用基于变分水平集的C‑V模型实现对火灾目标边界的优化，最终根据红外火灾目标特性对疑似区域进行特征判别，以得到最终的检测结果。本发明针对红外森林火灾图像中火灾区域边缘模糊、分散并存在烟雾的红外辐射阴影等问题，可以有效地消除干扰物，解决火焰内部漏检问题，具有较好的检测效果。

公开(公告)号：CN115423998A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202211027153.6

申请日：2022-08-25

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 周慧鑫 ,  王珂 ,  宋江鲁奇 ,  李欢 ,  王瑛琨 ,  张嘉嘉 ,  张喆 ,  腾翔 ,  于跃 ,  王炳健 ,  张伟鹏 ,  罗云麟 ,  甘长国 ,  杨庆友 ,  李翀钰

IPC: G06V10/20 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/52 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于轻量级无锚检测模型的可见光森林火灾检测方法，标注红外森林火灾图像数据集各图像中火焰的位置和类别信息，得到火焰数据集，并划分训练集、验证集和测试集；构建改进的轻量级无锚检测神经网络，利用主干特征提取网络MobileNetv3g及多尺度最大池化操作提取火灾特征，利用D‑PANet对特征层由深至浅对火灾的特征进行加强特征融合；之后传入ASFF模块进行自适应空间特征融合，使用解耦头解码预测的火焰目标类别信息和位置回归信息进行多尺度预测，得到预测结果；将预测结果进行得分排序和非极大值抑制筛选，筛选出一定区域内得分最高并满足置信度的预测框，由此得到最终的火灾预测结果，本发明具有良好的检测效果。