发明公开
- 专利标题: 一种基于深度学习的火灾监测定位与细水雾追踪灭火方法
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申请号: CN202311349460.0申请日: 2023-10-18
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公开(公告)号: CN117409293A公开(公告)日: 2024-01-16
- 发明人: 焦一飞 , 曾文慧 , 刘晓宇 , 陈中国 , 李宇 , 熊晓曼 , 任昊 , 祝和春
- 申请人: 国网四川省电力公司经济技术研究院
- 申请人地址: 四川省成都市中国(四川)自由贸易试验区成都市高新区蜀绣西路366号
- 专利权人: 国网四川省电力公司经济技术研究院
- 当前专利权人: 国网四川省电力公司经济技术研究院
- 当前专利权人地址: 四川省成都市中国(四川)自由贸易试验区成都市高新区蜀绣西路366号
- 代理机构: 成都行之专利代理有限公司
- 代理商 张立刚
- 主分类号: G06V10/82
- IPC分类号: G06V10/82 ; G06V10/764 ; G06V20/52 ; G06N3/0464 ; G06N3/08 ; A62C37/00 ; A62C37/36 ; A62C31/00 ; A62C31/28
摘要:
本发明公开了一种基于深度学习的火灾监测定位与细水雾追踪灭火方法,涉及火灾检测技术领域;包括以下步骤:S1、使用卷积神经网络对火灾和非火灾图像进行分类学习,用于判断任意图像区域内是否发生火灾,S2、收集大量火灾图像的特征信息,对火源区域进行坐标标记,并区分火源图像像素类别,使用卷积神经网络进行训练,实现对火源区域和边界进行定位,S3、将训练好的分类和定位神经网络模型与图像监测设备集成为自动化控制系统,对监控区域进行实时监测,并在发生火灾时准确及时定位火源位置与边界,S4、控制细水雾喷淋装置移动到火源位置进行灭火;本发明能够对火灾进行准确判断和快速定位,有效缩短了灭火时间,提高了灭火效率。