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申请/专利权人：南京城建隧桥智慧管理有限公司
摘要：本发明公开了一种基于YOLO的隧道火灾异常事件检测方法，该方法首先通过摄像头采集包含火灾和烟雾在内的监测数据，提取关键帧图片并标注，建立数据集，然后基于YOLOv网络模型的卷积模块注意力机制基础上引入三重注意力机制来提高网络对重要的特征的关注能力，再用建立的数据集在YOLOv的模型上进行训练，得到目标检测模型，基于目标检测模型检测隧道内发生的火灾事件。
主权项：1.一种基于YOLO的隧道火灾异常事件检测方法，其特征在于，步骤如下：S1、基于部署在隧道内的摄像头采集包含火灾和烟雾在内的监测数据，并对所采集的监测数据进行标注，生成训练数据集；S2、引入三重注意力机制，且基于特征金字塔网络设计用于火焰检测的小尺度检测层，通过跨层连接以得到改进的YOLO网络模型；所述的三重注意力机制通过三个并行分支用于捕捉输入张量的通道维度与空间维度之间的依赖关系，由此实现跨维度交互，包括如下的计算：高度-宽度注意力的计算： ；其中表示同或逻辑运算，表示sigmoid函数，表示二维卷积层，表示对输入特征进行池化操作；通过在零维度上进行最大池化和平均池化，将输入特征图压缩为两维，具体表示为： ；将输入的特征进行转置后按照高度-宽度注意力计算方法得到通道-高度注意力和通道-宽度注意力；最终输出三重注意力特征图通过融合三个加权后的特征图得到： ；S3、采用步骤S2所述的YOLO网络模型对构建的数据集进行学习和训练，以构建用于别隧道火灾和其他异常事件特征的深度学习模型；S4、采用分布式计算方法对隧道内所有监控摄像头的实时视频流进行捕获和解码，并输入到所述YOLO网络模型的若干个副本中并行检测，由此实现对实时视频流的处理；S5、结合火焰和烟雾的检测目标，计算综合置信度评分，根据所述的综合置信度评分来判断是否有隧道火灾异常事件发生。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京城建隧桥智慧管理有限公司 一种基于YOLO的隧道火灾异常事件检测方法
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