CN119445262A 一种黑夜山火识别方法及系统 （国网湖南省电力有限公司电力科学研究院）

号本发明公开了一种黑夜山火识别方法及系个摄像头对应的摄像头夜间火焰截取图片训练取待判别图像中的火焰候选区域并记录火焰候2S100，通过对夜间标签图片进行框选标注并处取图片训练集合Hb为具有灯光标注的图像标签截取区域ycropb的集合，摄像头夜间火夜间灯光截取图片训练集合Hb中每一张图像标签截取区域ycropb的拍摄时间戳；S200，根据至少一个摄像头夜间火焰截取图片训练集合DS300，基于火焰候选区域xrec遍历所述目标拍摄摄像头对应的摄像头夜间火焰截取焰候选区域xrec在距离匹配分数最大的前K个带标注信息的图像标签截取区域ycropa基于火焰候选区域xrec与匹配火焰区域集合Q中的每一个匹配火焰区域之间的距离将所述目标拍摄摄像头对应的摄像头夜间火焰截取图片训练集合Da中的各图像标签截取区域ycropa分别输入到火焰识别深度卷积神经网络模型中，获取每一个裁取区域对应的图像区域表征向量；采用余弦相似度进行计算，获取孪生相似度匹配分数，确定最大的所表将火焰候选区域xrec输入到火焰识别深度卷积神经网络模型中得到的图像区域表征S500，基于火焰候选区域xrec遍历所述目标拍摄摄像头对应的摄像头夜间灯光截取3选区域xrec满足预设距离范围阈值内的带标注信息的图像标签截取区域ycropb的集合作为匹配灯光区域集合V，所述匹配灯光区域集合中的每一个匹配灯光区域分别标记有取火焰候选区域xrec与摄像头夜间灯光截取图片训练集合Hb中第j个图像标签裁取区域的灯光匹配距离，其中，ycropb__i为满足预设距离范围内的带标注信息的第j个图像标签截图区域，Hb中第j个图像标签裁取区域ycropb__i的重叠度，S(Xrec)代表火焰候选区域xrec的面积,S(ycropb_i)代表满足预设距离范围内的带标注信息的第j个图像标签截图区域采用公式确定满足预设距离范围内的带标注信息的匹配灯光区域集合V，图像标签截图区域ycropb__i分别标记有对应域集合V中的第j个图像标签截图区域ycropb__i，为第j个图像标签截图区域基于拍摄时间戳获取火焰候选区域xrec与各所述匹配灯光区域的灯光频度分数S3；S600，基于距离匹配分数S1、相似匹配分数S2以及灯光S700，若火焰置信度S不低于火焰识别阈值，则确定所述火焰候选区域为真实山火区构成火焰图像数据集Ra，具有灯光标注的图像标签截取区域ycropb组合构成灯光图像4S102，确定所述火焰图像数据集Ra中同一个摄像头对确定所述灯光图像数据集Rb中同一个摄像头对应的图像标签截取区域ycropb的图训练集合Hb中每一张图像标签截取区域ycropb的拍摄时间戳。取火焰候选区域xrec与摄像头夜间火焰截取图片训练集合Da中第i个图像标签截取区域的距离，其中，IOU(xre.ycropa__i)代表火焰候选区域xrec与摄像头夜间火焰截取图片训练集合Da中第i个图像标签截取区域ycropa__i的重叠度，S(xrec)代表火焰候图像标签截取区域ycropa__i的面积，S(xrec)ns(ycropa_i)代表面积的重取计算出的所有距离数值中最大的前k个图像标签截图区域Ycropa构建为匹配火焰区。5若所述火焰候选区域为真实山火区域，则将所述火焰候选区域更若所述火焰候选区域为真实山火区域，则将所述火焰候选区域更7.一种黑夜山火识别系统，其特征在于，所6于YUV颜色模型的亮度闪烁情况来对火灾疑似区域进行识别，或是使用基于卷积神经网络而，现有的这些方法针对的场景主要为白天的山火识别，在夜间图片不清晰的情况下很难识别的要求。光截取图片训练集合Hb为具有灯光标注的图像标签截取区域ycropb的集合，摄像头夜像头夜间灯光截取图片训练集合Hb中每一张图像标签截取区域ycropb的拍摄时间戳；S300，基于火焰候选区域xrec遍历所述目标拍摄摄像头对应的摄像头夜间火焰7与火焰候选区域xrec在距离匹配分数最大的前K个带标注信息的图像标签截取区域ycropa为匹配火焰区域集合Q；基于火焰候选区域xrec与匹配火焰区域集合Q中的每一个匹配火焰区域之间的将所述目标拍摄摄像头对应的摄像头夜间火焰截取图片训练集合Da中的各图像域ycropa_i对应的图像区域表征向量；S500，基于火焰候选区域xrec遍历所述目标拍摄摄像头对应的摄像头夜间灯光焰候选区域xrec满足预设距离范围阈值内的带标注信息的图像标签截取区域ycropb的集合作为匹配灯光区域集合V，所述匹配灯光区域集合中的每一个匹配灯光区域分别标组合构成火焰图像数据集Ra，具有灯光标注的图像标签截取区域ycropb组合构成灯光S102，确定所述火焰图像数据集Ra中同一个摄像头对应的图像标签截取区域ycropa的图像集合为摄像头夜间火焰截取图片训练集合Da；确定所述灯光图像数据集Rb中同一个摄像头对应的图像标签截取区域ycropb图片训练集合Hb中每一张图像标签截取区域ycropb的拍摄时间戳。8计算获取火焰候选区域xrec与摄像头夜间火焰截取图片训练集合Da中第i个图像标签截取区域ycropa__i的距离Distancex，其中，IOU(xre.ycropa__i)代表火焰候选区域xrec与摄像头夜间火焰截取图片训练集合Da中第i个图像标签截取区域ycropa__i的重叠度，S(xrec)代表火焰候选区域xrec的面积，S(ycropa__i)代表摄像头夜间火焰截取图片训练集合Da中第i个图像标签截取区域ycropa__i的面积，S(xrec)ns(ycropa_i)代表面积取计算出的所有距离数值中最大的前k个图像标签截图区域ycropa构建为匹配示为匹配的前K个带标注信息的图像标签截取区计算获取相似匹配分数S2，其中，m1代表将火焰候选区域xrec输入到火焰识别深度卷积神经网络模型中得到的图像区域表征向量，代表将所述目标拍摄摄像头对应的摄像头夜间火焰截取图片训练集合Da中第i个带标注信息的图像标签截图区域ycropa__i输入到火焰识别深度卷积神经网计算获取火焰候选区域xrec与摄像头夜间灯光截取图片训练集合Hb中第j个图像标签裁9取区域ycropb__i的灯光匹配距离，其中，ycropb__i为满足预设距离范围内的带标注信息的第j个图像标签截图区域，代表火焰候选区域xrec与摄像头夜间灯光截取图片训练集合Hb中第j个图像标签裁取区域ycropb_ij的重叠度，S(Xrec)代表火焰候选区域xrec的面积,S(ycropb_i)代表满足预设距离范围内的带标注信息的第j个图像标签截图区域的面积，S(xee)ns(ycropb_j)代表面积的重叠区域，S()代表面积计算操采用公式确定满足预设距离范围内的带标注信息的匹配灯光区域集合V，图像标签截图区域ycropb__i分别标记有光区域集合V中的第j个图像标签截图区域ycropb__i，为第j个图像标签截图区域域ycropb的拍摄时间戳；根据火焰图像数据集Ra确定表征夜间山火像素值颜色特征的颜色空间范围，在获取当前夜间拍摄图片后基于颜色空间范围采用颜色特征匹配的方法，获取待判别图像中的火焰候选区域xrec，并记录火焰候选区域Xre头；然后基于火焰候选区域xrec遍历目标拍摄摄像头对应的摄像头夜区域xrec进行处理得到图像区域表征向量m1，基于火摄像头夜间火焰截取图片训练集合Da中的带标注信息的图像标签截取区域xrec获取图Hb中与火焰候选区域xrec满足预设距离范围阈值内的带标注信息的图像标签截取区域ycropb作为匹配灯光区域集合V，匹配灯光区域集合V中的每一个匹配灯光区域分别标记有对应的拍摄时间戳；基于拍摄时间戳获取火焰候选区域与各个匹配灯光区域V的灯光间灯光截取图片训练集合Hb中每一张图像标签截取区域Ycropb的拍S300，基于火焰候选区域xrec遍历所述目标拍摄摄像头对应的摄像头夜间火焰与火焰候选区域xrec在距离匹配分数最大的前K个带标注信息的图像标签截取区域基于火焰候选区域xrec与匹配火焰区域集合Q中的每一个匹配火焰区域之间的将所述目标拍摄摄像头对应的摄像头夜间火焰截取图片训练集合Da中的各图像域ycropa_i对应的图像区域表征向量；S500，基于火焰候选区域xrec遍历所述目标拍摄摄像头对应的摄像头夜间灯光焰候选区域xrec满足预设距离范围阈值内的带标注信息的图像标签截取区域ycropb的集合作为匹配灯光区域集合V，所述匹配灯光区域集合中的每一个匹配灯光区域分别标区域ycropb的拍摄时间戳；根据火焰图像数据集Ra确定表征夜间山火像素值颜色特征的颜色空间范围，在获取当前夜间拍摄图片后基于颜色空间范围采用颜色特征匹配的方摄像头；然后基于火焰候选区域xrec遍历目标拍摄摄像头对应的摄像候选区域xrec进行处理得到图像区域表征向量m1，基于型对摄像头夜间火焰截取图片训练集合Da中的带标注信息的图像标签截取区域xrec获集合Hb中与火焰候选区域xrec满足预设距离范围阈值内的带标注信息的图像标签截取区域ycropb作为匹配灯光区域集合V，匹配灯光区域集合V中的每一个匹配灯光区域分别标记有对应的拍摄时间戳；基于拍摄时间戳获取火焰候选区域与各个匹配灯光区域V的焰标注的图像标签截取区域记录为Ycropa，将具有灯光标注的图像标签截取区域记录为所有的摄像头夜间火焰截取图片训练集合Da确定表征夜间山火像素值颜色特征的颜色空确定灯光图像数据集Rb中同一个摄像头对应的图像标签截取区域Ycropb的图像练集合Hb中每一张图像标签截取区域Ycropb的取火焰候选区域xrec与摄像头夜间火焰截取图片训练集合Da中第i个图像标签截取区域的距离，其中，IOU(xre.ycropa__i)代表火焰候选区域xrec与摄像头夜间火焰截取图片训练集合Da中第i个图像标签截取区域ycropa__i的重叠度，S(xrec)代表火焰候选区域xrec的面积，S(ycropa__i)代表摄像头夜间火焰截取图片训练集合Da中第i个图像标签截取区域Ycropa_i的面积，S(xrec)ns(ycropa__i)代表面积的重取计算出的所有距离数值中最大的前k个图像标签截图区域Ycropa构建为匹配火S1越大则表示当前的火焰候选区域xrec距离历史真实火焰区域越近越小则表示当前的火焰候选区域xrec距离历史真实火焰区域越远，基于截取图片训练集合Da中各帧图像标签截取区域Ycropa发生的历史位置作为影响因子进行计算获取相似匹配分数S2，其中，m,代表将火焰候选区域xrec输入到火焰识别深度卷积神经网络模型中得到的图像区域表征向量，代表将所述目标拍摄摄像头对应的摄像头夜间火焰截取图片训练集合Da中第i个带标注信息的图像标签截图区域ycropa_i输入到火焰识别深度卷积神经网络区域xrec与摄像头夜间火焰截取图片训练集合Da中的图像标签截取区域Ycropa进行一取火焰候选区域xrec与摄像头夜间灯光截取图片训练集合Hb中第j个图像标签裁取区域的灯光匹配距离，其中，ycropb__i为满足预设距离范围内的带标注信息的第j个图像标签截图区域，代表火焰候选区域xrec与摄像头夜间灯光截取图片训练集合Hb中第j个图像标签裁取区域ycropb_ij的重叠度，S(Xrec)代表火焰候选区域图区域的面积，S(xee)ns(ycropb_j)代表面积的重叠区域，S()代表面积计算操采用公式确定满足预设距离范围内的带标注信息的匹配灯光区域集合V，图像标签截图区域Ycropb_j分别标记有对应域集合V中的第j个图像标签截图区域ycropb__i，为第j个图像标签截图区域域xrec为真实灯光的可能性越大。频度分数S3越大则表示当前的火焰候选区域xrec为真实灯光的