CN110991244A - 一种基于深度学习与纹理特征的实时烟雾检测方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于深度学习与纹理特征的实时烟雾检测方法,包括以下步骤:步骤一,建立烟雾数据集,训练检测烟雾和确认烟雾区域两个模型;步骤二,使用检测烟雾的模型检测烟雾,并将疑似烟雾的区域提取出来,并进行归一化处理,统一到同样的尺寸;步骤三,对归一化后的数据特征进行判断,通过确认烟雾区域模型确认是否为烟雾区域,若是则发送警报信息。本发明在现有的方法上,实现了烟雾识别的智能化,提高了烟雾识别的准确率并采用二次确认的方法降低模型误报率,在不同的场景中采用我们的方法训练均能得到准确率较高的模型,是一种准确率高,能够实时识别的烟雾实时检测算法。
Description
技术领域
本发明属于图像识别技术领域,涉及一种基于深度学习与纹理特征的实时烟雾检测方法。
背景技术
在每年的秋收季节,遗留在地间的秸秆等废弃物成了农民们棘手的问题,由于专业知识的缺乏以及薄弱的安全意识,他们通常采用直接焚烧的方法处理这些废弃物。但是,由于直接焚烧秸秆等废弃物会造成空气污染并且可能引发火灾,所以我们必须及时制止农民们随意焚烧秸秆等废弃物的行为。每年夏秋季收获时节,环保部、农业部及各地政府都会投入大量的人力监控焚烧秸秆的情况,但秸秆焚烧现象仍然屡禁不止,每年的秸秆中仍有3亿多吨被当作废弃物直接焚烧或扔掉,给大气质量、生态环境、交通安全和火灾防护都造成了极大的危害。所以通过烟雾检测,及时发现农民们随意焚烧废弃物的行为,并对这种行为进行制止很有必要。
在计算机视觉技术飞速发展的今天,计算机能够识别的场景越来越多,因此越来越多的场合开始使用基于视频分析的安全检测技术。基于视频分析的烟雾检测也有所研究。中国专利CN109977790A中提到的烟雾检测方法,使用了迁移学习的方法,可以得到烟雾检测的模型,但是可能会产生欠适配和负迁移等问题对模型的性能产生影响。中国专利CN110222644A中提到的烟雾检测方法,基于CIELAB颜色空间对图像进行处理,这个方法可以进行烟雾识别,但是仅仅利用了烟雾的颜色特征,对于烟雾的特征使用还不够充足,在某些情况下,很可能会发生误判。
发明内容
本发明在现有的方法上,实现了烟雾识别的智能化,提高了烟雾识别的准确率并采用二次确认的方法降低模型误报率,在不同的场景中采用我们的方法训练均能得到准确率较高的模型,是一种准确率高,能够实时识别的烟雾实时检测算法。
为了解决上述技术问题,本发明提出如下的技术方案:
一种基于深度学习与纹理特征的实时烟雾检测方法,包括以下步骤:
步骤一,建立烟雾数据集,训练检测烟雾和确认烟雾区域两个模型;
步骤二,使用检测烟雾的模型检测烟雾,并将疑似烟雾的区域提取出来,并进行归一化处理,统一到同样的尺寸;
步骤三,对归一化后的数据特征进行判断,通过确认烟雾区域模型确认是否为烟雾区域,若是则发送警报信息。
在步骤一中,训练检测烟雾的fasterR-CNN模型和确认烟雾区域的SVM模型;在步骤二中,使用fasterR-CNN模型检测烟雾,将疑似烟雾的区域提取出来。
在步骤三中提取归一化后区域的LBP特征,将提取到的特征输入到SVM中进行判断,确认是否为烟雾区域,若是烟雾区域则发送报警信息。
在步骤三中将归一化处理后的疑似烟雾区域使用OpenCV等相关手段提取出它们的LBP特征,将获取的LBP特征分别输入到SVM中进行分类,若输出的结果确认是烟雾,则发送报警信息。
在步骤二中,具体包括以下步骤:
步骤1.使用faster R-CNN模型对图片进行烟雾检测,将疑似有烟雾的区域框起来;
步骤2.将框起来的部分使用OpenCV等相关手段分割出来,获取疑似有烟雾的区域;
步骤3.将获取的区域进行归一化处理,统一它们的大小到同样的尺寸。
通过本发明所构思的以上技术方案与现有的技术相比,有以下优点:
1)准确率高,鲁棒性好;
2)通过二次确认的方法有效降低误报率。
附图说明
图1为本发明基于深度学习与纹理特征的实时烟雾检测方法的流程图;
图2为本发明中提取疑似烟雾区域的流程图;
图3为本发明中确认烟雾区域的流程图。
具体实施方式
一种基于深度学习与纹理特征的实时烟雾检测方法,包括以下步骤:
步骤一,建立烟雾数据集,训练检测烟雾和确认烟雾区域两个模型;
在步骤一中,训练检测烟雾的fasterR-CNN模型和确认烟雾区域的SVM模型;
步骤二,使用检测烟雾的模型检测烟雾,并将疑似烟雾的区域提取出来,并进行归一化处理,统一到同样的尺寸;
在步骤二中,使用fasterR-CNN模型检测烟雾,将疑似烟雾的区域提取出来。
在步骤二中,具体包括以下步骤:
步骤1.使用faster R-CNN模型对图片进行烟雾检测,将疑似有烟雾的区域框起来;
步骤2.将框起来的部分使用OpenCV等相关手段分割出来,获取疑似有烟雾的区域;
步骤3.将获取的区域进行归一化处理,统一它们的大小到同样的尺寸。
步骤三,对归一化后的数据特征进行判断,通过确认烟雾区域模型确认是否为烟雾区域,若是则发送警报信息。
在步骤三中提取归一化后区域的LBP特征,将提取到的特征输入到SVM中进行判断,确认是否为烟雾区域,若是烟雾区域则发送报警信息。
在步骤三中将归一化处理后的疑似烟雾区域使用OpenCV等相关手段提取出它们的LBP特征,将获取的LBP特征分别输入到SVM中进行分类,若输出的结果确认是烟雾,则发送报警信息。
实施例:
结合图1所示,本方法基于深度学习与纹理特征的实时烟雾检测方法,步骤如下:
步骤一,使用收集的烟雾数据集训练检测烟雾的fasterR-CNN模型,我们将神经网络模型的初始学习率设置为0.001,batch大小设置为256(即一次迭代样本数),迭代次数设置为20000。训练确认烟雾的SVM模型,使用LBP特征,我们将cell大小设置为8*8,图片的大小统一为64*64;
步骤二,使用fasterR-CNN模型检测烟雾,将疑似烟雾的区域提取出来,并进行归一化处理,统一成64*64的大小,这样我们可以更快更准地进行识别,具体流程如图2所示;
步骤三,使用OpenCV提取归一化后区域的LBP特征,将提取到的特征输入到SVM中进行判断,确认是否为烟雾区域,若是烟雾区域则发送报警信息,具体流程如图3所示。
进一步的,本发明对上述fasterR-CNN模型进行了网络结构的精简。
上述技术手段带来的技术效果为:
这样,能够将原来的13层卷积,13层RELU,减为10层卷积,10层RELU,减少后,特征提取的效果没变,但是计算量变小了。Faster RCNN模型处理后,会存在大量的误报问题,针对这个问题,进行下一步操作,降低整体的误报,提高准确率。
在利用Faster RCNN处理后,图像上框选出的区域为疑似烟雾区域,截取后,利用LBP特征来进行误报的降低。利用OpenCV中的函数,LBP+SVM进行训练。误报率77.2%,降低为35.7%。
Claims (5)
1.一种基于深度学习与纹理特征的实时烟雾检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一,建立烟雾数据集,训练检测烟雾和确认烟雾区域两个模型;
步骤二,使用检测烟雾的模型检测烟雾,并将疑似烟雾的区域提取出来,并进行归一化处理,统一到同样的尺寸;
步骤三,对归一化后的数据特征进行判断,通过确认烟雾区域模型确认是否为烟雾区域,若是则发送警报信息。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习与纹理特征的实时烟雾检测方法,其特征在于:在步骤一中,训练检测烟雾的fasterR-CNN模型和确认烟雾区域的SVM模型;在步骤二中,使用fasterR-CNN模型检测烟雾,将疑似烟雾的区域提取出来。
3.根据权利要求1或2所述的基于深度学习与纹理特征的实时烟雾检测方法,其特征在于:在步骤三中首先提取归一化后区域的LBP特征,然后将提取到的特征输入到SVM中进行判断,确认是否为烟雾区域,若是烟雾区域则发送报警信息。
4.根据权利要求3所述的基于深度学习与纹理特征的实时烟雾检测方法,其特征在于:在步骤三中将归一化处理后的疑似烟雾区域使用OpenCV提取出它们的LBP特征,将获取的LBP特征分别输入到SVM中进行分类,若输出的结果确认是烟雾,则发送报警信息。
5.根据权利要求1或2或4所述的基于深度学习与纹理特征的实时烟雾检测方法,其特征在于:在步骤二中,具体包括以下步骤:
步骤1.使用faster R-CNN模型对图片进行烟雾检测,将疑似有烟雾的区域框起来;
步骤2.将框起来的部分使用OpenCV等相关手段分割出来,获取疑似有烟雾的区域;
步骤3.将获取的区域进行归一化处理,统一它们的大小到同样的尺寸。
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