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申请/专利权人：江西交通职业技术学院
摘要：其具体地公开了一种基于视觉变压器VisionTransformerViT改进的Fire‑ViT隧道火灾预警系统，其采用基于深度学习的计算机视觉技术对摄像头采集的公路隧道火灾图像进行图像分析，使用Transformer作为核心算法提取出公路隧道火灾图像的序列特征，挖掘出火灾图像中的火焰颜色、大小和形状等关键信息，以智能识别火灾的程度等级。这样，可以对公路隧道火灾进行准确预警，及时了解火灾的严重程度，以便于救援队伍制定合理的救援计划，从而有效利用救援资源，减少火灾造成的危害。
主权项：1.一种基于视觉变压器改进的Fire-ViT隧道火灾预警系统，其特征在于，包括：火灾图像获取模块，用于获取由摄像头采集的公路隧道火灾图像；火焰区域局部分割模块，用于对所述公路隧道火灾图像进行火焰区域局部分割以得到火焰区域图像块的序列；火焰区域序列特征提取模块，用于对所述火焰区域图像块的序列进行序列编码以得到序列编码后的火焰区域图像块嵌入编码特征向量的序列；火焰区域全局自相关融合模块，用于对所述序列编码后的火焰区域图像块嵌入编码特征向量的序列进行特征自相关注意力融合以得到火焰全局特征向量；火灾识别模块，用于基于所述火焰全局特征向量，确定火灾的识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西交通职业技术学院 基于视觉变压器改进的Fire-ViT隧道火灾预警系统
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