一种基于深度学习及火灾监控视频的火灾趋势预测方法
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摘要
一种基于深度学习及火灾监控视频的火灾趋势预测方法，具体方法为：1、监控视频分割，构建图像数据集；2、建立监控视频火灾图像检测模型；3、对实时图像进行火灾检测，并对检测结果进行分析，修正火灾图像检测模型；4、将火灾图像转化为灰度值矩阵；5、采用分布式LSTM集成预测模型对灰度值矩阵进行预测，转化为灰度图像。本发明将基于ResNet 18模型的图像异常检测技术用于火灾图像的识别；在图像异常检测中引入反馈机制；采用分布式LSTM集成预测模型预测下一帧图像的对应列的灰度值。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习及火灾监控视频的火灾趋势预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113128412A
申请号 ：
CN202110435704.1
公开（公告）日 ：
2021-07-16
申请日 ：
2021-04-22
授权号 ：
CN113128412B
授权日 ：
2022-06-07
发明人 ：
张可柴毅曹珅莺王露刘爽
申请人 ：
重庆大学
申请人地址 ：
重庆市沙坪坝区正街174号
代理机构 ：
重庆市嘉允启行专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
胡柯
优先权 ：
CN202110435704.1
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/46 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-06-07 ：
授权
2021-08-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20210422
申请日 : 20210422
2021-07-16 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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