火灾检测方法、装置、设备及存储介质.pdf
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相关资料
火灾检测方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明涉及仓库安保技术领域,尤其涉及一种火灾检测方法、装置、设备及存储介质,本发明公开了获取目标摄像头采集的目标帧图像;通过预设火情识别模型对所述目标帧图像进行火情识别,获得火情识别结果;将所述火情识别结果发送至客户端进行显示,本发明通过将摄像头采集的图像通过预设火情识别模型进行火情识别,可以获得火情检测结果,解决了对与火情检测成本较高且效率较低的技术问题。
火灾检测方法、装置、设备、存储介质及程序产品.pdf
本申请公开了一种火灾检测方法、装置、设备、存储介质及程序产品。该方法包括:确定视频中疑似存在目标对象的目标图像帧,目标对象为火焰和烟雾中的至少一项,对所述目标图像帧进行语义分割,得到语义分割结果,根据所述语义分割结果确定所述视频对应的场景是否为火灾场景。根据本申请实施例,用户能够提升火灾检测的准确性。
检测方法、装置、设备及存储介质.pdf
本公开提供了一种检测方法、装置、设备及存储介质,涉及计算机技术领域。方法包括获取目标节点在预设时间点的节点属性信息以及目标节点关联节点在预设时间段内的节点属性信息,所述预设时间段包含所述预设时间点,将所述目标节点在预设时间点的节点属性信息以及目标节点关联节点在预设时间段内的节点属性信息输入至训练完成的预测模型中,得到目标节点的预测结果。本公开能够对动态网络中的网络实体进行检测。
基于多尺度特征的火灾检测方法、装置、存储介质和设备.pdf
本发明提供一种基于多尺度特征的火灾检测方法、装置、存储介质和设备,检测方法包括:获取初始图像训练样本;初始图像训练样本包括火焰和烟雾的图像;对初始图像训练样本进行预处理,得到目标图像训练样本;利用初始网络模型对目标图像训练样本进行特征提取,得到多尺度特征;多尺度特征包括至少三个特征通道的尺度特征,且相邻的两个特征通道的尺度特征存在上下文关系;根据各个特征通道的尺度特征的上下文关系进行自主学习,得到强化特征;根据强化特征对初始网络模型进行训练,得到训练后的目标网络模型;将待检测图像输入到目标网络模型,得到目
检测方法及装置、检测设备和存储介质.pdf
本申请提供了一种检测方法、检测装置、检测设备和非易失性计算机可读存储介质。检测方法包括获取多张PET图像和多张CT图像,所述PET图像和所述CT图像一一对应;融合对应的所述PET图像和CT图像,以生成多张PET‑CT图像;基于预设的检测模型,检测每张所述PET‑CT图像存在病患的概率;合成多张所述PET图像,以生成合成图像,每张所述PET图像对应合成图像的一行像素;确定概率最大的所述PET‑CT图像对应的所述PET图像为种子PET图像,并根据所述种子PET图像在合成图像中对应的一行像素,确定种子点;基于所