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申请/专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司
申请日：2024-03-20
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118298370A
主分类号：G06V20/52
分类号：G06V20/52;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/94;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开一种基于RISC‑V的火灾的识别方法、系统及介质，属于目标检测技术领域。本发明使用并改进YOLOv7，在制作的数据集上进行训练，将训练好的检测模型优化至最好状态，并将其部署至RISC‑V嵌入式应用平台。图像数据采集模块实时捕捉视频图像，进行滤波、识别与处理，将处理好的模型输入部署好的检测系统进行检测，发现视野中出现火源目标后，获取出目标在图像中所处的位置，并将位置信息实时发送到本地控制台或云端平台进行下一步操作。对YOLOv7的改进实现了在保证推理速度的同时提高了检测性能。本发明实现了对新能源设备异常火源的快速辨识，具有实时性高、响应速度快、识别准确率高等优点。
主权项：1.一种基于RISC-V的火灾的识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S01）、首先使用开源火源目标检测数据集训练目标检测网络，然后采集新能源电力设备周边的火源图片输入训练好的目标检测网络，将检测到的目标坐标保存到文本文件中，然后使用LabelImg工具对目标检测网络标注数据进行调整；S02）、对训练及标注后的目标检测进行优化，具体是通过FocalLoss函数替换原有的BCELoss损失函数，采用GIOULoss作为boundingbox损失函数；S03）、将优化好的目标检测网络部署至嵌入式应用平台；S04）、嵌入式平台实时捕捉视频图像并进行初步处理，处理后的视频流数据输入部署好的目标检测网络；S05）、目标检测网络首先对输入图片进行切片操作，然后对图像进行特征提取，使用提取到的特征生成特征金字塔，特征金字塔增强目标检测网络对不同缩放尺度对象的检测，从而识别不同大小和尺度的同一个物体；S06）、输出检测目标的置信度、类别概率和目标位置坐标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东浪潮科学研究院有限公司 一种基于RISC-V的火灾的识别方法、系统及介质
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