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申请/专利权人：重庆大学

摘要：本发明公开一种基于改进RetinaNet网络的火焰检测方法，S1：收集N张有火焰画面的图片作为训练数据集，并对训练数据集中火焰进行标注；S2：使用SandGlass模块替换残差模块，从而得到改进的RetinaNet网络，记为SG‑ResNet50；所述SandGlass模块包括依次连接的第一深度可分离卷积、第一卷积、第二卷积和第二深度可分离卷积；S3：构建特征金字塔网络，且在特征金字塔网络输出的每一层特征后增加一个分割分支；S4：对构建的改进的RetinaNet网络进行训练，得到训练完成的火焰检测模型；S5：采用步骤S4中得到的火焰检测模型对获取的视频进行火焰检测。本发明使用SandGlass模块代替现有RetinaNet网络的残差模块，提升了火焰检测的速度；利用火焰的颜色特性提供分割的监督信号，提升了火焰检测的精度。

主权项：1.一种基于改进RetinaNet网络的火焰检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：收集N张有火焰画面的图片作为训练数据集，并对训练数据集中火焰进行标注；S2：使用SandGlass模块替换残差模块，从而得到改进的RetinaNet网络，记为SG-ResNet50；所述SandGlass模块包括依次连接的第一深度可分离卷积、第一卷积、第二卷积和第二深度可分离卷积；S3：构建特征金字塔网络，且在特征金字塔网络输出的每一层特征后增加一个分割分支；所述分割分支包括一个输出通道数为256的3*3卷积、一个输出通道数为1的3*3卷积和一个Sigmod层；S4：对构建的改进的RetinaNet网络进行训练，得到训练完成的火焰检测模型；S4-1:对训练数据集中每张图片的目标尺度进行调整，目标尺度的长边从[700,1080,1200,1333]中随机选择，短边从[416,600,640,800,1000]中随机选择，然后对图片进行数据增强；S4-2:将数据增强后的图片从RGB颜色模型转换到HLS颜色模型中，根据指定规则得到火焰区域的掩膜，该规则计算公式如下： （1）公式（1）中，表示数据增强后的整张图片的火焰区域掩膜，（x,y）表示图片中的像素点的坐标，分别表示该像素点在色度H、亮度L和饱和度S三个通道上的值；S4-3:再将分别下采样8、16、32、64和128倍，作为不同尺度特征的分割监督信号；S5：采用步骤S4中得到的火焰检测模型对获取的视频进行火焰检测。

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权利要求：

百度查询： 重庆大学 一种基于改进RetinaNet网络的火焰检测方法