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申请/专利权人：天翼视联科技有限公司

摘要：本申请涉及一种火情检测方法、装置及计算机设备。所述方法包括：将实时图像输入至预先训练的火情检测模型，得到第一检测目标；分别计算一张或多张历史图像中的第二检测目标，与所述第一检测目标的相对位置信息；基于所述相对位置信息，得到所述第一检测目标是否为误检的判断结果；基于所述判断结果，确定火情检测结果。采用本方法能够降低误检率，达到提升火情检测的准确性和可靠性的效果。

主权项：1.一种火情检测方法，其特征在于，所述火情检测方法包括：将实时图像输入至预先训练的火情检测模型，得到第一检测目标；所述预先训练的火情检测模型包括主干网络、颈部网络和检测头网络，其中：所述主干网络用于对所述实时图像进行特征提取，得到第一提取特征；所述颈部网络用于对所述第一提取特征进行特征融合，得到第一融合特征；所述检测头网络用于基于所述第一融合特征，得到第一检测目标；所述第一提取特征包括多个尺度的第一提取子特征，所述颈部网络包括特征信息融合模块和信息注入模块，其中：所述特征信息融合模块用于对多个尺度的所述第一提取子特征进行融合，得到多尺度融合特征；所述信息注入模块用于将所述多尺度融合特征进行对齐和信息注入，得到第一融合特征；所述多个尺度的第一提取子特征包括第一尺度输入特征、第二尺度输入特征和第三尺度输入特征，所述第一融合特征包括第一尺度输出特征、第二尺度输出特征和第三尺度输出特征，所述特征信息融合模块包括向上融合模块和向下融合模块，其中：所述向上融合模块包括第一向上融合模块和第二向上融合模块；所述第一向上融合模块包括第一上采样层、第二上采样层、第一拼接层、第二拼接层和若干个卷积层；第二向上融合模块包括下采样层、上采样层、第五拼接层、若干卷积单元、多尺度融合层和分离层；所述第一向上融合模块用于对所述第一尺度输入特征、所述第二尺度输入特征和所述第三尺度输入特征进行融合，得到一类第一尺度特征和一类第二尺度特征；所述第二向上融合模块用于对所述第一尺度输入特征、所述第二尺度输入特征和所述第三尺度输入特征进行融合，得到二类第一尺度特征和二类第二尺度特征；所述信息注入模块还用于分别对一类第一尺度特征和二类第一尺度特征进行对齐和信息注入，得到第一尺度输出特征；分别对一类第二尺度特征和二类第二尺度特征进行对齐和信息注入，得到三类第二尺度特征；所述向下融合模块包括第一向下融合模块和第二向下融合模块；所述第二向上融合模块包括第三拼接层、第四拼接层和若干个卷积层；第二向下融合模块包括下采样层、上采样层、第五拼接层、若干卷积单元、多尺度融合层和分离层；所述第一向下融合模块用于对所述第一尺度输出特征、所述三类第二尺度特征和第三尺度输入特征进行融合，得到四类第二尺度特征和四类第三尺度特征；所述第一向下融合模块用于对所述第一尺度输出特征、所述三类第二尺度特征和第三尺度输入特征进行融合，得到五类第二尺度特征和五类第三尺度特征；所述信息注入模块还用于分别对四类第二尺度特征和五类第二尺度特征进行对齐和信息注入，得到第二尺度输出特征；分别对四类第三尺度特征和五类第三尺度特征进行对齐和信息注入，得到第三尺度输出特征；分别计算一张或多张历史图像中的第二检测目标，与所述第一检测目标的相对位置信息；基于所述相对位置信息，得到所述第一检测目标是否为误检的判断结果；基于所述判断结果，确定火情检测结果。

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