(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 202211469877.6 (22)申请日 2022.11.23 (71)申请人 中国民用航空飞行 学院 地址 618307 四川省德阳市广汉市南昌路 四段46号 (72)发明人 邓力　谢爽爽　贺元骅　刘全义　 王海斌　王明武　吴丹丹　 (74)专利代理 机构 成都行之智 信知识产权代理 有限公司 5125 6 专利代理师 王伟 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 20/70(2022.01)G01J 5/03(2022.01) G01J 5/48(2006.01) (54)发明名称 广域空间红外多点实时火灾探测方法及系 统、 定位方法 (57)摘要 本发明公开了广域空间红外多点实时火灾 探测方法及系统、 定位方法， 将红外图像划分为 多个区域图像， 且任意一个区域图像内仅包含一 类可燃物； 构建Yolov5模型， 通过历史获得的区 域图像对所述Yolov5模型训练， 获得最优Yolov5 模型； 选择任意一张区域 图像， 通过最优Yolov5 模型对所述区域图像进行处理， 获得可燃物种 类； 基于可燃物种类， 根据数据库匹配与可燃物 种类对应的发射率参数； 基于发射率参数， 计算 获得区域图像的温度， 遍历所有区域图像， 获得 若干温度； 在每个区域图像中， 判断温度是否达 到所述区域图像内可燃物的温度阈值， 若是， 则 发出预警警告； 本发明的有益效果实现了对远距 离空间范围内的火灾进行实时探测的过程。 权利要求书3页 说明书8页 附图2页 CN 115512307 A 2022.12.23 CN 115512307 A 1.广域空间红外多点实时火灾探测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1： 将红外图像划分为多个区域图像， 且任意一个所述区域图像 内仅包含一类可燃物， 所述红外图像为红外摄 像头实时拍摄的广域空间的图像； S2： 构建Yolov5模型， 通过历史获得的区域图像对所述Yolov5模型训练， 获得最优 Yolov5模型； S3： 选择任意一张区域图像， 通过最优Yolov5模型对所述区域图像进行处理， 获得该 区 域图像中的可燃物种类； S4： 基于所述可燃物种类， 根据数据库匹配与所述可燃物种类对应的发射率参数， 所述 数据库为每种可燃物对应的发射 率参数数据库； S5： 基于所述发射率参数， 计算获得所述区域 图像的温度， 遍历所有区域 图像， 获得若 干温度； S6： 在每个区域图像 中， 判断所述温度是否达到所述区域图像内可燃物的温度阈值， 若 是， 则发出 预警警告。 2.根据权利要求1所述的广域空间红外多点实时火灾探测方法， 其特征在于， 所述S1包 括以下子步骤： 将所述红外 视频图像划分成多个网格图像； 基于SIFT算法获取每一个所述网格图像与预设可燃物图像的相似度； 所述预设可燃物 图像为预 先拍摄的位于所述广域空间中的易燃物的图像； 将相似度不 为0且连续的所述网格图像组合 为一个所述区域图像。 3.根据权利要求1所述的广域空间红外多点实时火灾探测方法， 其特征在于， 所述S2的 子步骤包括： 获取历史获得的若干所述区域图像， 并对若干所述区域图像进行标注， 获得标注图像 数据集； 将所述标注图像数据集按照9:1的比例划分为训练图像数据集与测试图像数据集； 构建Yolov5模型， 并通过所述训练图像数据 集与所述测试图像数据 集对所述Yolov5模 型进行训练， 获得最优Yo lov5模型。 4.根据权利要求1所述的广域空间红外多点实时火灾探测方法， 其特征在于， 所述S6的 子步骤包括： 构建温度阈值数据库， 所述温度阈值数据库为可燃物种类在发生火灾临界条件下的温 度阈值； 通过所述可燃物种类在所述温度阈值数据库中， 匹配对应的温度阈值； 判断所述温度是否大于所述温度阈值， 若是， 则发出 预警警告。 5.根据权利要求4所述的广域空间红外多点实时火灾探测方法， 其特征在于， 所述区域 图像温度的具体表达式为： 为表面温度； 为发射率； 为大气的光谱透射率； Tr为热成像仪指示的辐射温度， Tα为区域图像温度， n 为与探测器材 料及波段相关的参数。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115512307 A 26.广域空间红外多点实时火灾定位方法， 其特征在于， 采用如权利要求1~5任一所述的 广域空间红外多点实时火灾探测方法探测到存在发生火灾的区域图像进 行定位， 具体步骤 包括： 在所述红外图像中， 构建像素坐标； 获取所述区域图像中可燃物的像素坐标， 以及可燃物 距离相机坐标系原点的距离； 根据像素坐标与三维坐标转换的关系， 根据可燃物的像素坐标以及距离， 计算获得可 燃物的地理位置 。 7.广域空间红外多点实时火灾探测系统， 其特征在于， 包括： 区域划分模块、 模型构建 模块、 图像处 理模块、 匹配模块、 温度计算模块以及告警模块， 所述区域划分模块， 用于将红外 图像划分为多个区域图像， 且任意一个所述区域图像 内仅包含一类可燃物， 所述红外图像为红外摄 像头实时拍摄的广域空间的图像； 所述模型构建模块， 用于构建Yolov5模型， 通过历史获得的区域图像对所述Yolov5模 型训练， 获得最优Yo lov5模型； 所述图像处理模块， 用于选择任意一张区域图像， 通过最优Yolov5模型对所述区域 图 像进行处 理， 获得该区域图像中的可燃物种类； 所述匹配模块， 用于基于所述可燃物种类， 根据数据库匹配与所述可燃物种类对应的 发射率参数， 所述数据库为每种可燃物对应的发射 率参数数据库； 所述温度计算模块， 用于基于所述发射率参数， 计算获得所述区域图像的温度， 遍历所 有区域图像， 获得若干温度； 所述告警模块， 用于在每个区域图像中， 判断所述温度是否达到所述区域图像内可燃 物的温度阈值， 若是， 则发出 预警警告。 8.根据权利要求7所述的广域空间红外多点实时火灾探测系统， 其特征在于， 所述区域 划分模块包括： 划分单元， 用于将所述红外 视频图像划分成多个网格图像； 计算单元， 用于基于SIFT算法获取每一个所述网格图像与预设可燃物图像的相似度； 所述预设可燃物图像为预 先拍摄的位于所述广域空间中的易燃物的图像； 组合单元， 用于将相似度不 为0且连续的所述网格图像组合 为一个所述区域图像。 9.根据权利要求7所述的广域空间红外多点实时火灾探测系统， 其特征在于， 所述模型 构建模块包括： 标注单元， 用于获取历史获得的若干所述 区域图像， 并对若干所述区域图像进行标注， 获得标注图像数据集； 数据集划分单元， 用于将所述标注图像数据集按照9:1的比例划分为训练图像数据集 与测试图像数据集； 训练单元， 用于构建Yolov5模型， 并通过所述训练图像数据集与所述测试图像数据集 对所述Yo lov5模型进行训练， 获得最优Yo lov5模型。 10.根据权利要求7所述的广域空间红外多点实时火灾探测系统， 其特征在于， 所述告 警模块包括： 数据库构建单元， 用于构建温度阈值数据库， 所述温度阈值数据库为可燃物种类在发 生火灾临界条件下的温度阈值；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115512307 A 3