一种基于深度学习分割策略的智能黑烟检测方法和系统
公开
摘要
本发明实施例公开了一种基于深度学习分割策略的智能黑烟检测方法和系统，包括：获取实际监控视频中存在黑烟的图片样本；对图片样本中的黑烟部分进行标注，建立黑烟检测数据集，其中，黑烟检测数据集包括第一黑烟数据集和第二黑烟数据集；基于深度学习分割策略构建黑烟检测神经网络模型；利用第一黑烟数据集和第二黑烟数据集对黑烟检测神经网络模型进行训练；将待检测图片输入至训练完成的黑烟检测神经网络模型中，得到检测结果。相对于现有技术而言，本发明的技术方案在不同环境场景下都具备较高的检测精度，对黑烟的定位更精确，在计算能力较弱的移动设备当中也有能保持很好的实时性，降低了使用成本，有助于在城市环境中大规模进行普及。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习分割策略的智能黑烟检测方法和系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612864A
申请号 ：
CN202210302609.9
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-24
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
彭小江陈俊尧
申请人 ：
深圳技术大学
申请人地址 ：
广东省深圳市坪山区石井街道兰田路3002号
代理机构 ：
北京绘聚高科知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
罗硕
优先权 ：
CN202210302609.9
主分类号 ：
G06V20/52
IPC分类号 ：
G06V20/52 G06V20/40 G06V10/26 G06N3/08
法律状态
2022-06-10 ：
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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