公开(公告)号：CN116453053B

公开(公告)日：2023-09-26

申请号：CN202310418964.7

申请日：2023-04-18

申请人： 南京恩博科技有限公司

发明人： 杨晨悦 ,  董务闯 ,  贾弢 ,  王广宇 ,  曹毅超 ,  封晓强

IPC分类号： G06V20/52 ,  G06V10/46 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774

摘要： 本发明公开了一种火灾检测方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机视觉技术领域。针对现有技术中存在的早期火灾目标较小，计算机视觉检测早期火灾目标不及时、不准确等问题，本发明提供了一种火灾检测方法、装置、计算机设备及存储介质，通过计算显著性特征图对火灾图像进行扭曲，扩大火灾目标在火灾图像中的占比，并在变换神经网络中运用最大池化代替注意力机制得到基于最大池化的变换神经网络，将基于最大池化的变换神经网络与无锚的目标检测网络结合得到火灾检测模型，通过火灾检测模型检测火灾图像，得到检测结果，从而实现实时检测火灾，提高早期火灾小目标的检测精度。

公开(公告)号：CN116453053A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310418964.7

申请日：2023-04-18

申请人： 南京恩博科技有限公司

发明人： 杨晨悦 ,  董务闯 ,  贾弢 ,  王广宇 ,  曹毅超 ,  封晓强

IPC分类号： G06V20/52 ,  G06V10/46 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774

摘要： 本发明公开了一种火灾检测方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机视觉技术领域。针对现有技术中存在的早期火灾目标较小，计算机视觉检测早期火灾目标不及时、不准确等问题，本发明提供了一种火灾检测方法、装置、计算机设备及存储介质，通过计算显著性特征图对火灾图像进行扭曲，扩大火灾目标在火灾图像中的占比，并在变换神经网络中运用最大池化代替注意力机制得到基于最大池化的变换神经网络，将基于最大池化的变换神经网络与无锚的目标检测网络结合得到火灾检测模型，通过火灾检测模型检测火灾图像，得到检测结果，从而实现实时检测火灾，提高早期火灾小目标的检测精度。