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申请/专利权人：中国石油天然气股份有限公司
摘要：本发明提供一种基于深度学习的动火作业点实时检测方法，具有较高的检测精度。包括步骤：对动火点颜色区域数据集和上升烟雾区域数据集分别进行预处理后形成各自的训练集，将动火点颜色区域训练集输入至动火点颜色区域深度学习网络，将上升烟雾区域训练集输入至上升烟雾区域深度学习网络，进行各自的模型训练；通过深度学习网络模型将输入的原图片分割成若干个S×S的矩形网格单元，并在每个网格中自动提取特征；通过深度学习网络模型检测输入的原图片是否存在动火点颜色区域或上升烟雾区域的目标对象，并预测目标边界框、以及目标边界框中检测到动火点颜色区域和上升烟雾区域的置信度分数；判断输入的原图片是否存在动火点。
主权项：1.基于深度学习的动火作业点实时检测方法，其特征在于，包括步骤：S1，根据施工作业现场图像建立动火点颜色区域数据集和上升烟雾区域数据集；对动火点颜色区域数据集和上升烟雾区域数据集分别进行预处理后形成各自的训练集，将动火点颜色区域训练集输入至动火点颜色区域深度学习网络，将上升烟雾区域训练集输入至上升烟雾区域深度学习网络，进行各自的模型训练；S2，通过深度学习网络模型将输入的原图片分割成若干个S×S的矩形网格单元，并在每个网格中自动提取特征；S3，通过深度学习网络模型检测输入的原图片是否存在动火点颜色区域或上升烟雾区域的目标对象，并预测目标边界框、以及目标边界框中检测到动火点颜色区域和上升烟雾区域的置信度分数；判断输入的原图片是否存在动火点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油天然气股份有限公司 基于深度学习的动火作业点实时检测方法
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