摘要
一种基于双光融合的远距离视频火灾检测方法,包括以下步骤;S1、建立火灾数据集,收集火焰和烟雾的可见光图像及红外热图像;S2、标注数据集;S3、建立改进后的YOLOv5的深度学习算法框架进行可见光图像检测;S4、建立改进的SVM框架对图像进行准确分割,并配合分割区域的圆形度与填充率进行检测结果的输出,进行红外热图像检测;S5、通过可见光图像数据集对改进后的YOLOv5模型进行预训练,通过红外热图像的数据集对改进后的SVM模型进行训练;S6、建立可见光与红外检测结果决策融合的算法框架,对红外与可见光的输出结果进行不同权重的融合,最终给出是否发生火灾及火灾发生的位置信息。本发明实现对建筑工地初期火灾和远距离火灾的检测,提高了火灾预防能力。
技术关键词
视频火灾检测方法
可见光图像
远距离
样本
SVM算法
深度学习算法
像素
训练分类模型
模块
坐标
数据
定义
特征金字塔
算法框架
分类器
融合策略
训练集