申请/专利权人：北京中卓时代消防装备科技有限公司

申请日：2024-01-30

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117935116A

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V10/82;G06N3/0464;G06N20/20;G06N3/0442;G06N3/045;G06V10/80;G06V10/40

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开了一种基于人工智能的实时火场态势感知模型训练方法及系统，包括：首先获取样本火场视频数据的第一火场视频内容，并通过3D卷积神经网络抽取出第一火灾态势描述特征。然后，对视频流中的至少一个视频帧进行屏蔽，得到第二火场视频内容，并将其加载至集成学习模型以预测第二火灾态势描述特征。接着，根据第一和第二火灾态势描述特征确定第一代价参量，用于表征两者之间的偏差。最后，根据第一代价参量对3D卷积神经网络和集成学习模型进行训练，从而得到实时火场态势感知模型，如此设计，提高了火场态势感知的实时性和准确性，为火灾的快速、准确判断和高效扑救提供了有力的技术支持。

主权项：1.基于人工智能的实时火场态势感知模型训练方法，其特征在于，包括：获取样本火场视频数据的第一火场视频内容，所述第一火场视频内容用于描述火场视频流，所述火场视频流包括样本火场视频数据中的多个视频帧；将所述第一火场视频内容加载至3D卷积神经网络，得到第一火灾态势描述特征，所述3D卷积神经网络为模型压缩过程中的源模型，所述3D卷积神经网络用于抽取火场视频的火灾态势描述特征；对所述第一火场视频内容所表征的火场视频流中的至少一个视频帧进行屏蔽，得到第二火场视频内容；将所述第二火场视频内容加载至集成学习模型，得到第二火灾态势描述特征，所述集成学习模型为模型压缩过程中的目标模型，所述集成学习模型用于预测火灾态势描述特征；根据所述第一火灾态势描述特征和所述第二火灾态势描述特征，确定第一代价参量，所述第一代价参量用于表征所述第一火灾态势描述特征和所述第二火灾态势描述特征之间的偏差；根据所述第一代价参量，对所述3D卷积神经网络和所述集成学习模型进行训练，得到实时火场态势感知模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京中卓时代消防装备科技有限公司 基于人工智能的实时火场态势感知模型训练方法及系统

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