火灾检测模型

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有关火灾检测的几篇论文的算法小总结:

An Early Fire-Detection Method Based on Image Processing

Thou-Ho (Chao-Ho) Chen, Ping-Hsueh Wu, and Yung-Chuen Chiou In: Proc. IEEE Internat. Conf. on Image Processing, ICIP 04, pp. 1707–1710.
森林火灾检测-1实现的检测初级版本中,用的就是这篇论文的颜色模型,论文整体结构也很简单:



Computer vision based method for real-time fire and flame detection

Töreyin, B., Dedeoglu, Y., Gudukbay, U., Cetin, A.,Pattern Recognition Letter, Vol. 27, pp. 49-58, 2006.
这也是引用很多的一篇。前面两部也是通过运动模型和颜色模型,之后综合使用一个高斯分布模型:



Fire detection based on vision sensor and support vector machines

B.C.Ko,K.H.Cheong,J.Y.Nam,FireSaf.J.44(2009)322–329.
这是韩国Keimyung大学CVPR实验室(Computer Vision and Pattern Recognition Laboratory, Keimyung University, Korea)做的,相应做了四个版本。在 http://cvpr.kmu.ac.kr/body.html#FireDetection可以看到他们各个版本的介绍以及演示效果。对比四个版本,低级profile及用运动和颜色的模型都是相似的,高级profile有较大变化:



室内火灾检测模型可通过结合多种传感器和计算机视觉技术构建,能提高火灾预警的准确性和响应速度,在实际应用中已得到广泛使用,且性能会随技术进步不断提升[^2]。 传统室内火灾检测方法多依赖人工监控和简单传感器,如烟雾探测器和温度感应器等,但存在反应慢、误报率高等问题。随着计算机视觉技术发展,为室内火灾检测提供了新的解决方案[^4]。 有针对室内火灾图像中类火目标检测提出的改进YOLOv5火灾检测深度学习算法,即fire - yolov5。该模型对特征提取网络进行三维扩展,增强了火灾小目标识别的特征传播能力,提高了网络性能,降低了模型参数。通过特征金字塔的提升,得到表现最好的预测框。与最先进的目标检测网络相比,它在火灾和烟雾的小目标检测中表现出色,mAP为90.5%,f1得分为88%,可以有效地处理小型火力目标以及类火和类烟物体的检测。当输入图像大小为416 × 416分辨率时,平均检测时间为0.12 s /帧,可提供实时的火灾检测,并且该算法也可应用于其他复杂情况下的小目标检测,在所有火灾检测指标上都显示了改进的方法[^3]。 室内火灾检测模型在安全监控领域应用广泛,可用于各类室内场所,如住宅、商场、工厂等,及时发现火灾隐患,保障人员生命和财产安全。 开发室内火灾检测模型,首先需要一个包含多种火灾场景的数据集,这些场景包括室内正常使用火源(如炉灶、烤箱)、火灾初期(火焰较小)、火源过大(火灾已蔓延,火焰较大)、室内无任何火源(背景正常)等情况,以此来训练模型,使其能够准确检测不同场景下的火灾[^1]。 ```python # 简单示例代码,仅作示意,并非完整可用的室内火灾检测代码 import cv2 # 假设这里加载训练好的模型 # model = load_model('indoor_fire_detection_model.h5') def detect_fire(image): # 这里进行图像预处理和模型推理 # result = model.predict(image) return True # 示例返回结果 # 读取图像 image = cv2.imread('indoor_image.jpg') if detect_fire(image): print("检测火灾!") else: print("未检测火灾。") ```
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