公开(公告)号：CN118038173A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410277565.8

申请日：2024-03-12

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 朱国庆 ,  王欣宇 ,  彭敏 ,  明渝洋 ,  朱冠宇 ,  胡翔宇 ,  崔少琦 ,  贾赟翰 ,  李绪明 ,  欧建春

IPC: G06V10/764 ,  G06F18/10 ,  G06F18/24 ,  G06V10/774 ,  G06V10/20 ,  G06V10/32 ,  G06V10/40

Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的高架仓库火灾定位方法，其特征在于，包括以下步骤：将高架仓库地形进行网格划分，并实时获取每个网格内货架节点的温度数据和图像数据；对所述温度数据进行处理，获得温度变化数据；构建火灾识别模型，对火灾图像和非火灾图像构建的图像数据集添加火灾标签，并对所述火灾识别模型进行训练；基于训练后的火灾识别模型对实时采集的图像数据进行识别，判断火灾图像；基于所述火灾图像及当前货架的温度变化数据，确定火灾程度，并进行分级预警，基于预警信号确定火灾位置。本发明提出的火灾定位方法能够及时确定灾情的位置信息，便于及时采取救援措施，降低损失。

公开(公告)号：CN118279816A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410213087.4

申请日：2024-02-27

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 王欣宇 ,  朱国庆 ,  彭敏 ,  明渝洋 ,  朱冠宇 ,  胡翔宇 ,  崔少琦 ,  贾赟翰 ,  李绪明 ,  欧建春 ,  王必灿

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/62 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的隧道火灾态势预测方法，所属技术领域为智能检测领域，包括：基于深度摄像头获取隧道火灾视频数据信息；将所述隧道火灾视频数据信息的三维坐标点信息和时序信息进行处理，获得处理数据集；构建3D卷积神经网络模型，将双向循环神经网络添加至所述3D卷积神经网络模型的时序处理层中并进行训练，生成隧道火灾态势预测模型；将所述处理数据集输入至所述隧道火灾态势预测模型中进行计算，生成火灾态势预测结果。本发明采用3D卷积神经网络，能够有效地捕获时空特征，3D卷积神经网络可以自动学习时空数据中的特征，无需手工设计特征工程。

公开(公告)号：CN118172882A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410325666.8

申请日：2024-03-21

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 王欣宇 ,  朱国庆 ,  彭敏 ,  明渝洋 ,  朱冠宇 ,  胡翔宇 ,  崔少琦 ,  贾赟翰 ,  李绪明 ,  欧建春 ,  王必灿

IPC: G08B17/06 ,  G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/20 ,  G06V10/30

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的隧道火灾监测系统，包括：信息获取模块用于布置图像采集设备与若干传感器，并采集传感器数据传输至信息处理模块；信息处理模块用于处理图像数据与传感器数据；分析模块用于构建多模态深度学习模型并进行训练，基于处理后的图像数据与传感器数据通过训练后的模型获得隧道火灾识别结果；控制模块用于根据识别结果判断是否生成控制指令并发出信息至相关人员；数据管理模块用于存储数据，并将存储的数据作为验证集对多模态深度学习模型进行设定间隔的参数更新。本发明能够智能地处理多模态数据，提高火灾检测的准确性和可靠性，同时具备实时监测和预警的能力，及时发现问题并采取措施，避免产生过大的损失。