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申请/专利权人：山东奥深智能工程有限公司
摘要：本发明涉及烟雾感知的技术领域，公开了一种基于智能算法的复合烟感低误报方法，所述方法包括：获取烟雾视频数据并进行数据扩充；提取扩充后烟雾视频数据中的烟雾静态特征向量序列；提取烟雾静态特征向量序列在不同烟雾类型尺度的时态变化特征，构成烟雾动态融合特征向量；基于烟雾动态融合特征向量进行烟雾类型识别以及烟雾报警修正。本发明利用烟雾动态特征融合模型提取烟雾静态特征向量在不同时间尺度的变化信息，进而融合局部邻域时间范围内的局部时序特征以及前后时间范围内的加权后烟雾静态特征向量，形成表征烟雾动态变化的烟雾动态融合特征向量，并进行烟雾类型的迭代，根据识别结果对当前警报声大小进行实时调整，减少烟感误报率。
主权项：1.一种基于智能算法的复合烟感低误报方法，其特征在于，所述方法包括：S1：获取烟雾视频数据并进行数据扩充，得到扩充后的烟雾视频数据；S2：构建烟雾静态特征提取模型，利用烟雾静态特征提取模型提取扩充后烟雾视频数据中的烟雾静态特征向量序列，所述烟雾静态特征提取模型以烟雾视频数据为输入，以提取得到的烟雾静态特征向量序列为输出；S3：构建烟雾动态特征融合模型，利用烟雾动态特征融合模型提取烟雾静态特征向量序列在不同烟雾类型尺度的时态变化特征，构成烟雾动态融合特征向量，所述烟雾动态特征融合模型以烟雾静态特征向量序列为输入，以烟雾动态融合特征向量为输出；S4：基于烟雾动态融合特征向量进行烟雾类型识别以及烟雾报警修正。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东奥深智能工程有限公司 一种基于智能算法的复合烟感低误报方法
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