公开(公告)号：CN116342428A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310350369.4

申请日：2023-04-04

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈铭 ,  余龙星 ,  黄萍 ,  刘春祥 ,  林夏军 ,  谢进祥

IPC: G06T5/00 ,  G06T3/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明涉及一种实时火灾监控图像增强系统，包括噪点清除子模型和分辨率恢复子模型；所述噪点清除子模型对原始火灾监控图像进行噪点去除，并将处理后的图像输入分辨率恢复子模型，进行分辨率的提升和图像重建。本发明提升了图像清晰度和分辨率，保证了监控质量。

公开(公告)号：CN116363384A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310350421.6

申请日：2023-04-04

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈铭 ,  黄萍 ,  余龙星 ,  刘春祥 ,  林夏军 ,  谢进祥

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/54 ,  G06V10/82 ,  G06V20/52 ,  G06T7/45 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种实时的火灾监控图像信息提取方法，包括以下步骤：步骤S1:获取火灾监控图像，并预处理；步骤S2:基于YOLO V5构建火焰识别网络，并基于预处理后的火灾监控图像数据进行训练；步骤S3:基于训练后的火焰识别网络对监控图像识别火灾并输出相应的坐标；步骤S4:基于灰度共生矩阵通过识别火焰纹理样本来区分监控图像的各个部分，获得火焰轮廓。本发明通过DarkNet网络结构和灰度共生矩阵（GLCM），实现对火焰图片信息的识别、提取效果。