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申请/专利权人：深圳先进技术研究院

摘要：本申请涉及一种火焰地理分割方法、装置、计算机设备以及存储介质。所述方法包括：利用无人机获取火灾区域的可见光图像，并利用无人机搭载的红外传感器获取火灾区域的红外图像；通过图像融合模块对所述可见光图像和红外图像进行融合，生成包括细节信息并突出目标的多源融合图像；通过基于ShuffleNet结构的轻量化特征提取模块对所述多源融合图像进行特征提取，得到火焰区域特征图；将火焰区域特征图输入火焰分割模型，得到火焰分割结果，并通过地理坐标转换模块对所述火焰分割结果进行地理配准，输出具有真实地理坐标的火焰分割结果。本申请实施例能够显著提高模型在有烟雾遮挡等火灾场景下的火焰分割效果，并大大降低了模型参数量，提升了模型的计算效率。

主权项：1.一种火焰地理分割方法，其特征在于，包括：利用无人机获取火灾区域的可见光图像，并利用无人机搭载的红外传感器获取火灾区域的红外图像；通过图像融合模块对所述可见光图像和红外图像进行融合，生成包括细节信息并突出目标的多源融合图像；通过基于ShuffleNet结构的轻量化特征提取模块对所述多源融合图像进行特征提取，得到火焰区域特征图；将火焰区域特征图输入火焰分割模型，得到火焰分割结果，并通过地理坐标转换模块对所述火焰分割结果进行地理配准，输出具有真实地理坐标的火焰分割结果；所述将火焰区域特征图输入火焰分割模型，得到火焰分割结果，并通过地理坐标转换模块对所述火焰分割结果进行地理配准，输出具有真实地理坐标的火焰分割结果，具体为：设像点a在二维像平面坐标系下的坐标为x,y，以摄影中心S为原点，x’y’轴分别平行于像平面坐标系的xy轴，z’轴与光轴重合建立像空间坐标系，则像点a在像空间坐标系中的坐标为，其中f表示焦距，以摄影中心S为原点，建立一个与地面测量坐标系平行的像空间辅助坐标系，设像点a在像空间辅助坐标系中的坐标为u,v,w，则像点a由像空间坐标转换为像空间辅助坐标u,v,w的坐标转换关系为： 其中，R为旋转矩阵，由方向余弦、、i=1,2,3组成，、、i=1,2,3由影像外方位元素中的俯仰角φ、翻滚角ω、航偏角k的正余弦计算得到，具体计算公式为： 设在地面测量坐标系中，像点a对应地面点A的坐标为，摄影中心S的坐标为，由相似三角形原理可得，像点a的像空间辅助坐标u,v,w与像点a对应地面点A地面测量坐标之间的转换关系为： 其中，为比例因子，满足；联合以上公式可得： 假设已知相机焦距f及影像外方位元素、、、俯仰角φ、翻滚角ω、航偏角k，通过共线方程解算出地面点在无人机图像中对应的像素坐标（x，y）的值；已知无人机图像长宽尺寸，利用共线方程计算出无人机影像四个角点对应地面点的空间坐标，确定影像覆盖区域，利用所述影像覆盖区域和像素坐标（x，y）求出所述火焰分割结果的真实地理坐标；两个密集梯度残差模块分别包括主分支以及与主分支并行的残差分支，所述主分支结合两个3×3的卷积层和一个1×1的卷积层捕获多尺度特征信息，并引入密集连接使得每个卷积层利用前一层提取的特征，所述残差分支运用梯度运算度量特征的梯度大小，并使用1×1的卷积层进行信道维数的调整，最后使用逐元素相加的方式将所述主分支和残差分支的输出进行融合，实现深度特征与细粒度特征的集成；所述通过基于ShuffleNet结构的轻量化特征提取模块对所述多源融合图像进行特征提取，得到火焰区域特征图，具体为：所述ShuffleNet结构使用分组卷积和通道重组操作进行特征提取，所述分组卷积对输入特征图进行分组，再对每个分组分别进行卷积，所述通道重组将第一层分组卷积得到的不同分组之间的信息随机打乱并进行重新组合后作为下一层分组卷积的输入，使下一层分组卷积的不同分组能够从上一层分组卷积中的所有分组中获取信息和特征，使不同分组之间的信息相互流动。

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