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公开(公告)号：CN117437593A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311453434.2
申请日：2023-11-02
申请人： 应急管理部沈阳消防研究所
IPC分类号： G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种适用于大跨空间场所的火灾图像实时检测方法，涉及火灾监测预警技术领域。构建火灾数据集；获取待检测的图像；对获取到的图像中的当前帧图像进行分块处理；通过预判别方法处理分块后的当前帧图像，找到疑似火灾区域，并确定疑似火灾区域对应的超高清图像的图像块坐标；将疑似火灾区域的图像块输入火灾图像深度学习检测模块中，利用该模块判断疑似火灾区域是否存在火灾。本发明利用远红外高温点检测和前景累积图像的火焰烟雾疑似区域预判别方法，将超高清图像深度学习检测简化为低分辨率图像深度学习检测，极大降低了深度学习检测模型复杂度和网络参数规模。
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公开(公告)号：CN117537932A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311547888.6
申请日：2023-11-20
申请人： 应急管理部沈阳消防研究所
摘要： 一种多光谱测温装置及其测温方法，本发明的多光谱测温方法包括：分别获取被测目标的第一波长光信息和第二波长光信息；根据所述第一波长光信息和所述第二波长光信息获取所述被测目标在两个波段处的输出电压之比和双波段辐射亮度之比；根据所述输出电压之比和双波段辐射亮度之比的函数关系，及光谱黑体辐射出射度与波长的绝对温度的关系，获取所述被测目标的温度。本发明的一种多光谱测温装置及其测温方法可以实现在高危场景中全景化非接触式测温。
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公开(公告)号：CN116403136A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310260546.X
申请日：2023-03-16
申请人： 应急管理部沈阳消防研究所
IPC分类号： G06V20/40 , G08B17/10 , G06V10/80 , G06V10/56 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 一种基于浅层引导深层特征融合的早期火灾检测方法，包括以下步骤：1、使用缩放和池化操作降低输入特征图的尺寸；2、采用SGD模块将赋予每个浅层特征通道不同权重，为后续深层通道特征融合提供引导；3、使用骨干网络对输入特征进行提取，并对深层特征中的通道进行融合；4、对于融合后的深层特征进行处理，进一步提取融合后的特征；5、采用检测头对输出特征进行处理，得到视频帧的早期火灾检测结果。本方法可以有效检测到早期火灾，具有延迟低，准确率高的特点。
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公开(公告)号：CN118521920B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410401714.7
申请日：2024-04-03
申请人： 应急管理部沈阳消防研究所
IPC分类号： G06V20/17 , G01J5/48 , G01J5/00 , G06V20/13 , G06V20/52 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
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公开(公告)号：CN118521920A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410401714.7
申请日：2024-04-03
申请人： 应急管理部沈阳消防研究所
IPC分类号： G06V20/17 , G01J5/48 , G01J5/00 , G06V20/13 , G06V20/52 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供了一种基于多光谱图像的林火复燃高空监测预警方法及装置，所述方法包括步骤S1，通过无人机搭载的多光谱相机目标监视区域的场景数据；步骤S2，根据辐射亮度关联函数搭建多波段林火复燃探测物理模型；步骤S3，基于所述场景数据对无人机俯拍区域进行高温异常区检测标记；步骤S4，建立表层—深层温度深度对照关系数据集；步骤S5，搭建多波段林火复燃探测深度学习模型；步骤S6，结合所述多波段林火复燃探测物理模型和多波段林火复燃探测深度学习模型的结果，预测所述目标监视区域的林火复燃发生的机率。本发明的方案能够有效对林火复燃现象进行监测，具有快速、准确、无人值守等特点，与传统方法相比具有更高的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN117035024A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310948808.1
申请日：2023-07-31
申请人： 应急管理部沈阳消防研究所
IPC分类号： G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 一种基于对抗生成网络的大跨空间场所火灾合成样本增强方法，基于上述生成对抗网络CycleGAN生成火灾图像网络生成器，所述生成器包括上述网络生成器和相应的判别器，由所述生成器G和生成器F以带噪声的输入图作为输入通过卷积迭代训练生成火灾图像，将生成的火灾图像和真实火灾图像送入判别器中进行实时数据和生成数据的判别，所述生成器和所述判别器通过对抗学习不断优化，实现大跨空间场所火灾合成样本增强，通过在示范场所可能出现的燃烧物的火焰图像通过模型生成更多的火焰样本，在无火的场景中可以生成带有边界框的火灾图像，以提高火灾检测模型的性能。
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公开(公告)号：CN115775365A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211274196.4
申请日：2022-10-18
申请人： 应急管理部沈阳消防研究所
摘要： 本发明提供了一种文物古建筑受控烟火干扰辨识方法、装置及计算设备，方法包括：读取古建筑的视频流，通过帧间差分法得到视频流中的视频图像帧的前景图像区域；计算前景累积图像并对前景累积图像进行分块得到多个图像块；基于图像块进行烟火识别并判断发生火灾时，利用目标检测算法检测火焰位置的周围存在目标物体时，根据目标物体与火焰位置点的距离判断火灾是否受控，火灾受控时基于火焰位置在古建筑的视频流显示界面添加第一标记；火灾不受控时基于火焰位置在古建筑的视频流显示界面添加第二标记，并控制报警器发出报警信号。本发明为火灾烟火特征提供有效辨识的同时，及时对火灾进行监测和报警，降低了因受控火干扰因素带来的频繁误报。
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公开(公告)号：CN115457428A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210981425.X
申请日：2022-08-16
申请人： 应急管理部沈阳消防研究所
摘要： 本发明提供了一种融入可调节坐标残差注意力的改进YOLOv5火灾检测方法及装置，方法包括：构建火灾数据集，火灾数据集包括在实验室点火实验收集的不同火灾程度的视频数据和第一图片数据，从视频数据中提取第二图片数据，为第一图片数据和第二图片数据添加火焰和/或烟雾的标记；建立融入可调节坐标残差注意力的改进YOLOv5神经网络，利用火灾数据集训练改进后的YOLOv5神经网络作为火灾检测模型；将火灾检测模型部署到移动端，在接收到摄像头捕获的实时视频数据后，由移动端利用火灾检测模型对实时视频数据进行火灾目标的检测与识别。本发明不仅可以识别和检测火灾产生的火焰信息，还可以识别和检测火灾早期产生的烟雾，减少在火灾早期错过最佳补救时间的损失。
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