(19)中华 人民共和国 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 202210097095.8 (22)申请日 2022.01.27 (71)申请人 青岛海尔工业智能研究院有限公司 地址 266510 山东省青岛市黄岛区团结路 2877号中德生态园管委 会257房间 申请人 海尔数字科技 （青岛） 有限公司 　 海尔卡奥斯物联生态科技有限公司 (72)发明人 陈录城　孟海秀　谢清涛　姚星星　 贾冬冬　赵书玲　 (74)专利代理 机构 北京品源专利代理有限公司 11332 代理人 李礼 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 10/26(2022.01)G06V 10/44(2022.01) G06V 10/75(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种火焰检测方法、 装置、 设备和存 储介质 (57)摘要 本发明公开了一种火焰检测方法、 装置、 设 备和存储介质， 该方法包括： 将待测视频输入预 先训练好的火焰检测模型， 以使所述火焰检测模 型根据所述待测视频确定待测图像， 并对所述待 测图像进行分类， 得到的输出结果为所述待测图 像的类别信息； 根据所述类别信息确定火焰检测 结果。 上述技术方案， 预先训练好的火焰检测模 型可以根据待测视频确定待测图像， 降低目标检 测的数据量， 还 可以基于目标检测对待测图像进 行分类， 并根据分类结果确定火焰检测结果， 提 高了对于火焰的感知能力， 进一步提高了火焰检 测的性能， 同时提高了 火焰检测的实时性和可靠 性。 权利要求书2页 说明书13页 附图3页 CN 114120208 A 2022.03.01 CN 114120208 A 1.一种火焰检测方法， 其特 征在于， 包括： 将待测视频输入预先训练好的火焰检测模型， 以使所述火焰检测模型根据所述待测视 频确定待测图像， 并对所述待测图像进行分类， 得到的输出结果为所述待测图像的类别信 息， 其中， 所述火焰检测模 型包括检测模块和筛选模块， 所述检测模块包括： 主体单元、 特征 提取单元、 自由锚框Anc hor‑free单元和样本高效匹配Sim OTA单元； 根据所述类别 信息确定火焰检测结果。 2.根据权利要求1所述的火焰检测方法， 其特征在于， 所述火焰检测模型通过如下步骤 得到： 基于公共图像集预训练预设网络模型 得到预训练模型； 对火焰图像集所包含的多个火焰图像进行特征匹配， 确定各所述火焰图像的真实标 签； 将所述火焰图像集所包含的各所述火焰图像以及各所述火焰图像的真实标签作为训 练数据对所述预训练模型进行网络训练， 并计算损失函数； 基于反向传播 算法进行网络优化， 直至所述损失函数收敛， 得到所述火焰检测模型。 3.根据权利要求2所述的火焰检测方法， 其特征在于， 对火焰图像集所包含的多个火焰 图像进行 特征匹配， 确定各 所述火焰图像的真实标签， 包括： 基于所述特 征提取单元确定各 所述火焰图像的特 征信息； 通过所述Anchor‑free单元生成所述特 征信息对应的所述火焰图像的锚框； 采用所述SimOTA单元对所述锚框进行特征匹配， 以确定所述锚框对应的所述火焰图像 的真实标签。 4.根据权利要求3所述的火焰检测方法， 其特征在于， 所述火焰检测模型根据 所述待测 视频确定待测图像， 并对所述待测图像进行分类， 得到的输出结果为所述待测图像的类别 信息， 包括： 所述筛选模块基于边缘检测算法对所述待测视频所包含的各视频帧进行筛选， 得到所 述待测图像； 基于所述Anchor ‑free单元确定所述待测图像的锚框， 将所述锚框输入所述主体单元， 以使得所述主体单 元根据所述锚框确定所述待测图像的类别 信息。 5.根据权利要求4所述的火焰检测方法， 其特征在于， 所述筛选模块基于边缘检测算法 对所述待测视频 所包含的各视频帧进行筛 选， 得到所述待测图像， 包括： 所述筛选模块基于边缘检测算法对所述待测视频所包含的各所述视频帧进行图像分 类， 得到分类结果； 将所述分类结果 为包含火焰的所述视频帧确定为所述待测图像。 6.根据权利要求5所述的火焰检测方法， 其特征在于， 所述边缘检测算法包括动态阈值 分割算法、 均值滤波算法和阈值分割算法， 相应地， 所述筛选模块基于边缘检测算法对所述 待测视频 所包含的各所述视频帧进行图像分类， 得到分类结果， 包括： 基于所述动态阈值分割算法、 所述均值滤波算法和所述阈值分割算法， 分别确定各所 述视频帧的灰度值； 对所述视频帧的各 所述灰度值进行加权求和， 确定所述视频帧的目标 灰度值； 根据所述目标 灰度值确定所述视频帧的所述分类结果。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114120208 A 27.根据权利要求1所述的火焰检测方法， 其特征在于， 根据 所述类别信 息确定火焰检测 结果， 包括： 如果所述类别信 息为所述待测图像包含火焰， 则确定所述火焰检测结果为获取到所述 待测视频的图像获取装置的所处位置存在火焰； 如果所述类别信 息为所述待测图像不包含火焰， 则确定所述火焰检测结果为获取到所 述待测视频的图像获取装置的所处位置不存在火焰。 8.一种火焰检测装置， 其特 征在于， 包括： 执行模块， 用于将待测视频输入预先训练好的火焰检测模型， 以使所述火焰检测模型 根据所述待测视频确定待测图像， 并对所述待测图像进行分类， 得到的输出结果为所述待 测图像的类别信息， 其中， 所述火焰检测模型包括检测模块和筛选模块， 所述检测模块包 括： 主体单 元、 特征提取单元、 自由锚框Anc hor‑free单元和样本高效匹配Sim OTA单元； 确定模块， 用于根据所述类别 信息确定火焰检测结果。 9.一种计算机设备， 其特 征在于， 所述设备包括： 至少一个处 理器； 以及与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序， 所述计算机程 序被所述至少一个处理器执行， 以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1 ‑7中任一项 所述的火焰检测方法。 10.一种包含计算机可执行指令的存储介质， 所述计算机可执行指令在由计算机处理 器执行时用于执 行如权利要求1 ‑7中任一所述的火焰检测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114120208 A 3