(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210335590.8 (22)申请日 2022.03.31 (71)申请人 中山大学·深圳 地址 518000 广东省深圳市光明新区光明 街道华夏路和润家园3 栋501 申请人 中山大学 (72)发明人 陈俊周　王坚成　蒲佳俊　谭光　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 颜希文 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种基于颜色边缘深度感知的火灾检测方 法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于颜色边缘深度感知 的火灾检测方法及系统， 包括： 获取待识别图像， 并将所述待识别图像输入至 火灾检测模型， 以使 所述火灾检测模型对所述待识别图像进行特征 提取， 获得所述待识别图像的第一颜色特征图和 第一边缘特征图， 并对所述第一颜色特征图和所 述第一边缘特征图合并后的第一特征图进行隐 式特征提取， 继而根据隐式特征提取结果， 输出 火灾检测结果。 本发明所公开的火灾检测模型为 一种二阶段特征提取架构， 包括显式特征提取阶 段与隐式特征提取阶段， 实现对图像颜色、 边缘、 空间细节和深度的特征提取。 同时， 通过对火灾 检测模型内部架构 的优化， 进一步简化模型， 降 低模型的计算量， 提升模型的处理速度与准确 率。 权利要求书3页 说明书10页 附图2页 CN 114723959 A 2022.07.08 CN 114723959 A 1.一种基于颜色边 缘深度感知的火灾检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取待识别图像， 并将所述待识别图像输入至火灾检测模型， 以使所述火灾检测模型 对所述待识别图像进 行特征提取， 获得所述待识别图像的第一颜色特征图和 第一边缘特征 图， 并对所述第一颜色特征图和所述第一边缘特征图合并后的第一特征图进 行隐式特征提 取， 继而根据隐式特 征提取结果， 输出火灾检测结果； 其中， 所述火灾检测模型为二阶段特征提取架构， 所述二阶段特征提取架构包括显式 特征提取阶段与隐式特征提取阶段， 所述显式特征提取阶段用于对输入图像进行颜色特征 提取和边缘特征提取， 所述隐式特征提取阶段用于对输入的颜色特征图和边缘特征图进 行 合并， 并对合并图像进行隐式特 征提取。 2.如权利要求1所述的一种基于颜色边缘深度感知的火灾检测方法， 其特征在于， 所述 第一颜色特 征图的获取， 具体为： 通过第一卷积层提取所述待识别图像的各颜色通道的初始特征信 息， 并采用通道混洗 操作交换所述各颜色通道的初始特征信息， 然后通过第二卷积层得到所述待识别图像的通 道特征信息； 通过恒等映射的第三卷积层， 匹配所述第一颜色特 征图的大小与通道数； 结合所述待识别图像的通道特征信 息和所述第 一颜色特征图的大小与通道数， 获得所 述第一颜色特 征图。 3.如权利要求1所述的一种基于颜色边缘深度感知的火灾检测方法， 其特征在于， 所述 第一边缘特征图的获取， 具体为： 通过第四卷积层， 计算所述待识别图像在四个方向上的导数， 进而得到四个方向上的 梯度图像， 以提取所述待识别图像在相应方向上 的初始边缘特征， 并通过第 五卷积层进一 步提取所述待识别图像的边缘特征； 其中， 所述第四卷积层包括四个固定卷积核权重的子 分支卷积， 分别对应索贝尔算子模板卷积的四个方向子分支； 通过恒等映射的第三卷积层， 匹配所述第一 边缘特征图的大小与通道数； 结合所述待识别图像的边缘特征和所述第 一边缘特征图的大小与通道数， 获得所述第 一边缘特征图。 4.如权利要求1所述的一种基于颜色边缘深度感知的火灾检测方法， 其特征在于， 所述 对所述第一颜色特征图和所述第一边缘特征图合并后的第一特征图进 行隐式特征提取， 包 括： 将所述第一颜色特 征图和所述第一 边缘特征图合并得到第一特 征图； 通过第六卷积层， 对所述第 一特征图进行通道数交换， 提取小尺度 特征， 得到所述第一 特征图对应的第一细节特 征图； 分别通过第七卷积层和第八卷积层， 捕捉所述第 一特征图的大尺度感受野中的局部空 间细节特征和中尺度感受野中的局部空间细节特征， 得到所述第一特征图对应的第二细节 特征图和第三细节特 征图； 通过第九卷积层， 捕捉所述第一特征图的中尺度感受野中的关键特征， 得到所述第一 特征图对应的第四细节特 征图； 将所述第 一细节特征图、 所述第 二细节特征图、 所述第 三细节特征图、 所述第四细节特 征图合并， 得到所述第一特征图对应的第二特征图， 并将所述第二特征图作为所述第一特权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114723959 A 2征图， 对所述第二特征图进行迭代处理， 每次迭代处理时根据当前 的所述第一特征图更新 所述第二特征图， 直至满足预设的操作次数， 并将当前 的所述第二特征图作为所述第一特 征图对应的第三特 征图。 5.如权利要求4所述的一种基于颜色边缘深度感知的火灾检测方法， 其特征在于， 在所 述将当前的所述第二特征图作为所述第一特征图对应的第三特征图之后， 还包括对所述第 三特征图进行深度特 征提取， 具体为： 通过基层堆叠残差网络结构的操作， 提取所述第三特征图的初始深度特征， 得到所述 第三特征图对应的第四特 征图； 根据所述第三特征图的尺寸， 结合降维层的平均池化操作， 调整所述第 四特征图的尺 寸至预设的范围内， 得到所述第四特 征图对应的第五特 征图； 采用高效通道注意力机制， 对所述第五特征图进行第一全局平均池化操作， 得到对应 的通道级特征向量， 并按照预设的初始深度特征提取流程， 对所述第 五特征图进行初始深 度特征提取， 获得所述第 五特征图对应的第六特征图， 并将所述第六特征图作为所述第三 特征图， 对所述第六特征图进行迭代处理， 每次迭代处理时根据当前 的所述第三特征图更 新所述第六特征图， 直至满足预设的处理次数， 并将当前 的所述第六特征图作为所述第三 特征图对应的第七特 征图， 完成对所述第三特 征图的深度特 征提取。 6.如权利要求1所述的一种基于颜色边缘深度感知的火灾检测方法， 其特征在于， 所述 根据隐式特 征提取结果， 输出火灾检测结果， 具体为： 将第三特征图对应的第七特征图输入至分类层， 对所述第七特征图进行批标准化操作 和第二全局平均池化操作， 提取 所述第七特 征图的关键特 征； 根据提取结果， 结合Softmax分类器的分类计算， 将所述待识别图像中是否存在火焰的 分类结果作为所述火灾检测结果， 并输出 所述火灾检测结果。 7.如权利要求1所述的一种基于颜色边缘深度感知的火灾检测方法， 其特征在于， 所述 二阶段特征提取架构使用的激活函数为PReLU激活函数。 8.一种基于颜色边缘深度感知的火灾检测系统， 其特征在于， 包括： 输入模块、 显式特 征提取模块、 隐式特 征提取模块和结果输出模块； 其中， 所述输入模块， 用于获取待识别 图像， 并将所述待识别 图像输入至火灾检测模 型； 其中， 所述火灾检测模 型为二阶段特征提取架构， 所述二阶段特征提取架构包括显式特 征提取阶段与隐式特征提取阶段， 所述显式特征提取阶段用于对输入图像进 行颜色特征提 取和边缘特征提取， 所述隐式特征提取阶段用于对输入的颜色特征图和边缘特征图进 行合 并， 并对合并图像进行隐式特 征提取； 所述显式特征提取模块， 用于使所述火灾检测模型对所述待识别图像进行特征提取， 获得所述待识别图像的第一颜色特 征图和第一 边缘特征图； 所述隐式特征提取模块， 用于对所述第 一颜色特征图和所述第 一边缘特征图合并后的 第一特征图进行隐式特 征提取， 得到隐式特 征提取结果； 所述结果输出模块， 用于根据所述隐式特 征提取结果， 输出火灾检测结果。 9.如权利要求8所述的一种基于颜色边缘深度感知的火灾检测系统， 其特征在于， 所述 显式特征提取模块， 还包括： 颜色特征提取单元、 第一合并单元、 边缘特征提取单元和第二 合并单元；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114723959 A 3