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申请/专利权人：上海沿锋汽车科技股份有限公司
摘要：本申请涉及图像识别的技术领域，公开基于DeOldify和YOLOv8的灰度图火焰识别方法、系统及存储介质，方法包括：通过卷积计算提取出灰度图中的火焰特征；对火焰特征解码得到火焰灰度图像，基于自注意力层捕捉特征图像的全局结构信息，将全局结构信息嵌入火焰灰度图像；基于子像素卷积算法对火焰灰度图像进行上采样得到特征图像；将特征图像缩放到归一化RGB空间得到着色图像；使用VGG模型提取灰度图中的火焰模型；基于骨干网络从着色图像中提取出着色特征；基于颈部网络对着色特征进行融合得到火焰融合图像；基于检测头网络从物体融合图像中提取得到火焰的边界框信息和类别信息；本申请能在火焰图片的颜色缺失和夜间或低光照条件下的干扰中准确地识别出火焰。
主权项：1.一种基于DeOldify和YOLOv8的灰度图火焰识别方法，其特征在于，包括如下步骤：使用编码器通过卷积计算提取出灰度图中的火焰特征；对所述火焰特征使用卷积块进行解码得到所述火焰灰度图像，所述卷积块的解码过程包括：使用卷积核提取火焰特征的图像，然后对卷积核的输出进行归一化，再将归一化的结果为负的输出映射到0；基于自注意力层捕捉所述特征图像的全局结构信息，将全局结构信息嵌入所述火焰灰度图像；基于子像素卷积算法对所述火焰灰度图像进行上采样得到特征图像；将所述特征图像缩放到归一化RGB空间得到着色图像；使用VGG模型提取灰度图中的火焰模型，基于火焰模型重构损失函数，所述损失函数计算特征图像与火焰模型之间的差异数据，根据所述差异数据修正所述子像素卷积算法中的参数；基于骨干网络从所述着色图像中提取出着色特征；基于颈部网络对所述着色特征进行融合得到火焰融合图像；基于检测头网络从所述物体融合图像中提取得到火焰的边界框信息和类别信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海沿锋汽车科技股份有限公司 基于DeOldify和YOLOv8的灰度图火焰识别方法、系统及存储介质
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