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申请/专利权人：西安建筑科技大学
摘要：一种基于双光融合的远距离视频火灾检测方法，包括以下步骤；S1、建立火灾数据集，收集火焰和烟雾的可见光图像及红外热图像；S2、标注数据集；S3、建立改进后的YOLOv5的深度学习算法框架进行可见光图像检测；S4、建立改进的SVM框架对图像进行准确分割，并配合分割区域的圆形度与填充率进行检测结果的输出，进行红外热图像检测；S5、通过可见光图像数据集对改进后的YOLOv5模型进行预训练，通过红外热图像的数据集对改进后的SVM模型进行训练；S6、建立可见光与红外检测结果决策融合的算法框架，对红外与可见光的输出结果进行不同权重的融合，最终给出是否发生火灾及火灾发生的位置信息。本发明实现对建筑工地初期火灾和远距离火灾的检测，提高了火灾预防能力。
主权项：1.一种基于双光融合的远距离视频火灾检测方法，其特征在于，包括以下步骤；S1、建立火灾数据集，收集火焰和烟雾的可见光图像及红外热图像；S2、标注数据集；S3、建立改进后的YOLOv5的深度学习算法框架进行可见光图像检测；S4、建立改进的SVM框架对图像进行准确分割，并配合分割区域的圆形度与填充率进行检测结果的输出，进行红外热图像检测；S5、训练模型，通过可见光图像数据集对改进后的YOLOv5模型进行预训练，通过红外热图像的数据集对改进后的SVM模型进行训练；S6、建立可见光与红外热图像检测结果决策融合策略，根据白天和夜晚的不同光线，对红外热图像与可见光图像的输出结果进行不同权重的融合，最终给出是否发生火灾及火灾发生的位置信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安建筑科技大学 一种基于双光融合的远距离视频火灾检测方法
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