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申请/专利权人：东北大学
摘要：本申请公开基于深度学习的烟雾检测方法、装置、介质及设备，该方法包括：实时获取连续拍摄的多帧待检测图像，将多个待检测图像分为多个灰度图像集；分别对每个灰度图像集进行帧差处理，得到每个灰度图像集对应的帧差掩码图，将多个帧差掩码图分为多个掩码图集；计算每个掩码图集中每个帧差掩码图的移动物体区域面积，基于每个掩码图集中的多个移动物体区域面积，判断每个掩码图集对应的多个待检测图像是否存在潜在烟雾区域；当任一掩码图集对应的多个待检测图像存在潜在烟雾区域时，对任一掩码图集对应的多个待检测图像进行烟雾特征提取得到多个烟雾特征图；将多个烟雾特征图输入深度学习模型，得到烟雾检测结果，能够准确地检测动态变化的烟雾。
主权项：1.一种基于深度学习的烟雾检测方法，其特征在于，包括：实时获取连续拍摄的目标区域的多帧待检测图像，分别对每帧待检测图像进行灰度处理，得到多个灰度图，按所述灰度图对应的待检测图像的拍摄次序，将第一预设数量的灰度图作为一个灰度图像集，得到多个灰度图像集；分别对每个灰度图像集进行帧差处理，得到每个灰度图像集对应的帧差掩码图，按所述帧差掩码图对应的灰度图像集的先后次序将第二预设数量的帧差掩码图作为一个掩码图集，得到多个掩码图集，并获取每个掩码图集对应的多个待检测图像；计算每个掩码图集中每个帧差掩码图的移动物体区域面积，基于每个掩码图集中的多个移动物体区域面积，判断所述每个掩码图集对应的多个待检测图像中是否存在潜在烟雾区域；当任一掩码图集对应的多个待检测图像中存在潜在烟雾区域时，对所述任一掩码图集对应的多个待检测图像进行烟雾特征提取，得到多个烟雾特征图；基于所述多个烟雾特征图和预设的深度学习模型计算所述任一掩码图集对应的每帧待检测图像的烟雾置信度，根据所述烟雾置信度，确定烟雾检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 基于深度学习的烟雾检测方法、装置、介质及设备
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