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申请/专利权人：北京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于可见光和红外特征融合网络的火焰检测方法，包括：建立火焰数据集、以DETR模型为基础模型，改造提取特征的主干网络为对称结构、在特征提取网络和编码解码结构之间添加特征融合网络得到第一Fire‑DETR模型、将处理好的训练集输入第一Fire‑DETR模型进行训练优化得到第二Fire‑DETR模型、将测试图像输入第二Fire‑DETR模型得到预测结果。称的特征提取网络使检测模型可以同时提取到可见光和红外两种特征信息用以预测，扩展了火焰特征图的多样性。添加的特征融合网络能够考虑通道间关系和空间信息，使得提取到的不同特征可以有选择性地进行融合。与现有的目标检测深度卷积网络相比，改进后的Fire‑DETR模型对小面积火焰和噪音的鲁棒性更强，且火焰的检测精度更高。
主权项：1.一种基于可见光和红外特征融合网络的火焰检测方法，其特征在于，包括：1建立火焰数据集，所述数据集包括多张成对的可见光RGB图像和红外IR图像；2以DETR模型为基础模型，所述的DETR依次包括用来提取特征的主干神经网络、编码解码结构、特征预测网络，改造所述提取特征的主干网络为对称结构、在所述的特征提取网络和编码解码结构之间添加特征融合网络，在所述的特征融合网络中引入注意力机制得到第一Fire-DETR模型，所述的注意力机制包括空间注意力机制和通道注意力机制；3将采集的火焰数据集进行对齐、标注并划分为训练集测试集，所述的标注结果包括了目标类别和目标包围框的坐标，所述的训练集用于输入第一Fire-DETR模型进行训练得到第二Fire-DETR模型，所述测试集用于所述第二Fire-DETR模型的测试；4将所述测试集中的测试图像输入第二Fire-DETR模型得到预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 一种基于可见光和红外特征融合网络的火焰检测方法
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