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申请/专利权人：特瓦特能源科技有限公司
摘要：本申请提供一种基于深度学习目标检测的车位上车辆烟火检测报警方法。该方法通过设置第一采集周期，采集目标车辆上的车位图片，以供烟火检测模型进行初步的烟火特征检测，减少模型的数据处理量的同时保证足够的特征识别效率，能够保证识别效率和检测结果输出效率，也便于能够及时识别出火灾和烟雾安全隐患。在检测到烟火特征时，通过第二采集周期采集车位图片，供烟火检测模型进行烟火特征识别，因为第二采集周期的图片采集频率更高，因此可以在较短的时间内采集足够数量的图片供烟火检测模型进行特征识别，从而实现烟火特征的快速且准确地识别，从而及时报警，提高了车辆烟火安全隐患的识别准确率和检测效率。
主权项：1.一种基于深度学习目标检测的车位上车辆烟火检测报警方法，其特征在于，所述方法包括：基于第一采集周期，采集目标车辆上的车位图片，获得车位烟火检测图片；基于预训练的烟火检测模型，对所述车位烟火检测图片进行烟火特征检测，获得模型检测结果；在所述模型检测结果为存在烟火特征时，基于第二采集周期，采集所述目标车辆的车位图片，获得第二检测图片集，其中，所述第二采集周期小于所述第一采集周期；基于所述烟火检测模型，对所述第二检测图片集中的所述车位图片进行烟火特征检测，获得第二检测结果；在所述第二检测结果为存在所述烟火特征时，确定所述目标车辆存在烟火安全隐患，生成报警信号；基于所述报警信号，启动报警器，并将所述报警信号发送至用户终端。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 特瓦特能源科技有限公司 基于深度学习目标检测的车位上车辆烟火检测报警方法
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