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摘要：本发明公开了一种基于双目视觉的隧道火灾火源定位方法，所属技术领域为火源定位领域，包括：在隧道内部安装双目相机，基于隧道环境将所述双目相机进行视觉对准后进行拍摄，获得隧道图像数据；对所述隧道图像数据进行图像校正和归一化处理，获得处理数据集；构建卷积神经网络模型，获得火源特征点；基于所述双目相机的参数将所述火源特征点映射至三维坐标系中，获得火灾火源坐标点。本发明双目视觉系统能够获取场景中物体的深度信息，通过两个相机的视差计算。可以更准确地估计物体的三维位置，对于火源定位来说，可以提供更为准确的空间定位信息。

主权项：1.一种基于双目视觉的隧道火灾火源定位方法，其特征在于，包括以下步骤：在隧道内部安装双目相机，基于隧道环境将所述双目相机进行视觉对准后进行拍摄，获得隧道图像数据；对所述隧道图像数据进行图像校正和归一化处理，获得处理数据集；构建卷积神经网络模型，基于模型蒸馏方法对所述卷积神经网络模型进行改进和训练，获得火源特征识别模型，将所述处理数据集输入至所述火源特征识别模型中进行计算，获得火源特征点；基于所述双目相机的参数将所述火源特征点映射至三维坐标系中，获得火灾火源坐标点；所述构建卷积神经网络模型，基于模型蒸馏方法对所述卷积神经网络模型进行改进和训练，获得火源特征识别模型的过程包括：构建卷积神经网络模型和长短时记忆网络；获取火灾火源样本集，通过所述火灾火源样本集对所述长短时记忆网络进行向前传播，获得长短时记忆网络的输出；通过所述长短时记忆网络的输出作为所述卷积神经网络模型的输入进行训练，获得学生网络模型；构建注意力机制模块和残差模块，并将所述注意力机制模块和残差模块引入至所述学生网络模型中，生成改进的卷积神经网络；通过所述火灾火源样本集对所述改进的卷积神经网络模型进行训练，获得所述火源特征识别模型；通过所述长短时记忆网络的输出作为所述卷积神经网络模型的输入进行训练，获得学生网络模型的过程包括：基于所述火灾火源样本集构建数据硬标签，将所述长短时记忆网络的输出作为软标签；将所述数据硬标签和所述软标签输入至所述卷积神经网络模型进行训练，同时通过基于多尺度监督方法对所述卷积神经网络模型进行精度优化，获得所述学生网络模型；所述构建注意力机制模块和残差模块，并将所述注意力机制模块和残差模块引入至所述学生网络模型中，生成改进的卷积神经网络的过程包括：构建所述注意力机制模块和残差模块；将所述注意力机制模块引入至所述学生网络模型的隐藏层的前三层中，获得注意力分类模型；将所述残差模块引入至所述注意力分类模型中，生成所述改进的卷积神经网络；将所述处理数据集输入至所述火源特征识别模型中进行计算，获得火源特征点的过程包括：将所述处理数据集输入至所述火源特征识别模型中进行计算，获得火源特征像素点；将所述火源特征像素点进行空间转化，获得所述火源特征点；基于所述双目相机的参数将所述火源特征点映射至三维坐标系中，获得火灾火源坐标点的过程包括：基于SIFT算法计算所述火源特征点的对应关系，获得特征点的匹配关系；基于三角测量方法对所述双目相机的参数和所述特征点的匹配关系进行计算，获得所述火灾火源坐标点。

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百度查询： 中国矿业大学 一种基于双目视觉的隧道火灾火源定位方法