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申请/专利权人：中国人民解放军海军工程大学
摘要：本发明属于船舶消防系统技术领域，尤其涉及一种船舶火灾源点定位方法。包括如下步骤：视觉图像数据采集，对红外辐射图像的预处理，对红外辐射图像与可见光视觉图像进行加权融，分析图像中像素点信息以及红匹配度对识别图像进行筛选；建立基于识别图像的火源识别数据库；建立机器学习数据库对火源检测模型进行训练优化；将待分析火灾图像数据输入训练后的火源。本发明的船舶火灾源点定位方法充分模拟了人工判断火灾火源信息的原理方式，提供了一种基于自动化图像信息识别提取，能够基于区域影像资料信息结合火灾图像信息特征对图像中是否存在火源点进行自动化分析，提取火源点信息，进而实现火灾火源的自动化分析定位的方案。
主权项：1.一种船舶火灾源点定位方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、视觉图像数据采集，其中可见光化数据包括：通过视觉采集装置获取的船舶区域内红外辐射图像以及可见光视觉图像；步骤二、数据预处理，包括对红外辐射图像的预处理；步骤三、图像数据加权融合，包括对同船舶区域的红外辐射图像与可见光视觉图像进行加权融合形成可见光化的火灾识别图像；步骤四、火灾识别图像的筛选，包括分析图像中像素点信息以及红外辐射图像、可见光视觉图像与识别图像的匹配度对识别图像进行筛选；步骤五、建立基于识别图像的火源识别数据库；包括针对目标船舶区域不同火源点以及火灾不同特征进行识别图像的提取，并基于提取到的数据建立船舶区域红外辐射图像数据库，船舶区域可见光视觉图像数据库，船舶区域识别图像数据库，在有历史数据的前提下，基于相应船舶区域的历史图像数据建立历史火灾图像数据库；步骤六、建立机器学习数据库，包括：基于前述火源识别数据库中的数据，选取不低于10～20％的包含火源信息的图像进行人工或机器标注建立测试数据库，将剩余数据库内样本作为训练数据库；步骤七、基于YOLOv5网络建立火源检测模型，以前述测试数据库和训练数据库对火源检测模型进行训练优化；步骤八、将待分析火灾图像数据输入训练后的火源检测模型，设置模型参数，进行火源定位识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军工程大学 一种船舶火灾源点定位方法
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