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申请/专利权人：应急管理部四川消防研究所;四川法瑞检测设备有限公司

摘要：本发明属于火灾分析技术领域，涉及基于火灾试验图像的烟密度测量方法与系统。该方法包括设置色光光源，获取火灾试验图像，测量色光光源与光源摄像组件的距离，模拟火灾场景并测量火灾场景下光源摄像组件的视场范围内烟密度数据；提取颜色深度特征数据；计算色光衰减前的目标颜色深度特征数据；构建样本数据集；构建烟密度神经网络模型；利用训练后的烟密度神经网络模型得到当前光源摄像组件的视场范围内的烟密度数据。本发明通过设置色光光源获取火灾试验图像的颜色深度特征数据，构造烟密度神经网络模型并进行训练，能够快速、准确的计算火灾试验场景的烟密度，大大降低了测量难度和对测量系统的要求，提高了测量系统的稳定性。

主权项：1.基于火灾试验图像的烟密度测量方法，其特征在于，包括：在光源摄像组件的视场范围内设置色光光源，利用光源摄像组件获取火灾试验图像，测量并记录色光光源与光源摄像组件的距离，模拟火灾场景并测量火灾场景下光源摄像组件的视场范围内烟密度数据；提取火灾试验图像的颜色深度，得到颜色深度特征数据；根据颜色深度特征数据，结合色光光源与光源摄像组件的距离，计算色光衰减前的目标颜色深度特征数据；利用光源摄像组件的视场范围内测量的烟密度数据与色光衰减前的目标颜色深度特征数据，构建样本数据集；构建烟密度神经网络模型，将色光衰减前的目标颜色深度特征数据作为烟密度神经网络模型的输入，将光源摄像组件的视场范围内测量的烟密度数据作为烟密度神经网络模型的输出，对烟密度神经网络模型进行训练，确定烟密度神经网络模型的结构参数，得到训练后的烟密度神经网络模型；获取当前火灾试验图像并获取当前色光光源与光源摄像组件的距离；提取当前火灾试验图像的颜色深度特征数据，结合当前色光光源与光源摄像组件的距离，计算当前火灾试验图像对应的色光衰减前的目标颜色深度特征数据；计算当前火灾试验图像对应的色光衰减前的目标颜色深度特征数据，利用训练后的烟密度神经网络模型得到当前光源摄像组件的视场范围内的烟密度数据。

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