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基于可见光和红外检测的火灾风险判断方本申请提出一种基于可见光和红外检测的对标准化后的不同特征进行拼接融合得到多模于风险评分模型获取多模态特征向量的火灾风2使用摄像头获取目标区域的可见光视频流数据，并通过红外传从所述可见光视频流数据中提取烟雾特征，所述烟雾特征包括面积变对所述烟雾特征和所述温度特征进行标准化处理，对标准化后的不基于风险评分模型获取所述多模态特征向量的火灾风险在获取所述可见光视频流数据和采集所述实时温度数据的过利用OpenCV逐帧读取可见光视频流数据，将每t与At+1分别表示时刻t和t+1的烟雾区域的面积；tt与Rt+1分别表示时刻t和t+1的烟雾区域的长宽比或不规则度。收集含有烟雾和不含烟雾的图像数据，构成图像数将所述图像数据集以预设比例划分为训练集、验证集和测试集，对YOL3t与Tt+1分别表示时刻t和t+1的温度将所述目标区域划分为若干小网格，记录每个网格的温度值，并计算采用基于机器学习的决策树模型、多层感知器、或基于卷积神使用带有火灾和非火灾标签的数据集训练所述风险评分模型，数据采集模块，用于使用摄像头获取目标区域的可见光视频流烟雾特征提取模块，用于从所述可见光视频流数据中提取烟融合模块，对所述烟雾特征和所述温度特征进行标准化处火灾风险等级判断模块，用于基于风险评分模型所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如权利要求1_7中任一项执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1_7中任一项所述的45表示时刻t和t+1的中心点坐标；6[0057]本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得[0058]图1为本申请实施例所提供的一种基于可见光和红外检测的火灾风险判断方法的[0059]图2为本申请实施例所提供的一种基于可见光和红外检测的火灾风险判断装置的7方法，图1为本申请实施例所提供的一种基于可见光和红外检测的火灾风险判断方法的流[0069]然后，标注图像数据集中的烟雾区域，将烟雾框定，并为其标注烟雾类别(例如8表示时刻t和t+1的中心点坐标。短边长度的比值)或不规则度(例如轮廓周长与9[0108]本申请实施例实现了可见光与红外特征的有效融合，通装置。图2为本申请实施例提供的一种基于可见光和红外检测的火灾风险判断装置10的结[0114]火灾风险等级判断模块500，用于基于风险评分模型获取多模态特征向量的火灾术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器[0126]本技术领域的普通技术人员可以理解

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