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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了一种楼宇内火灾初期火灾态势的预测方法，包括用火灾检测数据集训练得到火灾检测模型，检测到火情后提取火灾检测参数、以及可燃物类别，然后经过特征融合。为适应不同应用场景提供两种预测途径，一是为适应嵌入式设备使用，提高系统响应速度，以融合后的火焰参数为输入训练火焰预测网络，预测火焰高度、火焰投影面积、火焰蔓延位置。另一个是，将算法部署在服务器中运行，以火灾检测参数、以及可燃物分布特征为输入训练ConvLSTM火灾预测网络，输出下一时刻火焰位置和大小。本发明不仅能够预测出火焰下一时刻的状态，还有助于火灾发生后，消防等有关部门用来分析火灾成因，制定消防方案。
主权项：1.一种楼宇内火灾初期火灾态势的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于火灾现场视频，提取视频的关键帧，构建火灾检测数据集，包括火灾视频的关键帧以及关键帧对应的火灾检测参数标签和可燃物类别标签；S2、构建改进的双流融合火灾检测网络，用火灾检测数据集训练改进的双流融合火灾检测网络，得到火灾检测模型；S3、将火灾图像为输入至火灾检测模型，获得火灾检测参数、以及可燃物类别，然后进行数据预处理，将预处理过后得到的火灾检测参数和可燃物分布特征进行融合，获得融合后的火焰参数；S4、构建LSTM火焰预测网络，以融合后的火焰参数为输入，对应的火焰高度、火焰投影面积、火焰蔓延位置为输出训练LSTM火焰预测网络，获得火焰预测模型；S5、构建ConvLSTM火灾预测网络，以火灾检测参数、以及可燃物分布特征为输入，对应的下一时刻火焰位置和大小为输出，训练ConvLSTM火灾预测网络，得到火灾预测模型；S6、基于火灾检测模型、火焰预测模型、火灾预测模型，构建火灾态势的预测模型，将采集到的火灾视频输入至火灾态势的预测模型中，获得火焰高度、火焰投影面积、火焰蔓延位置、以及下一时刻火焰的位置和大小。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种楼宇内火灾初期火灾态势的预测方法
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