(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 202210317092.0 (22)申请日 2022.03.28 (71)申请人 浪潮通信技 术有限公司 地址 266107 山东省青岛市城阳区丹山工 业园湘潭路2号 (72)发明人 王悦　 (74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 专利代理师 程琛 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/30(2022.01) G06V 10/32(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/774(2022.01) (54)发明名称 基于深度学习的消防通道占用检测方法及 装置 (57)摘要 本发明提供一种基于深度学习的消防通道 占用检测方法及装置， 方法包括： 获取目标时间 段内的消防通道图像； 对各帧消防通道图像进行 预处理， 得到对应待检测图像； 将各帧待检测图 像输入至消防通道占用检测模型中， 得到消防通 道占用模型输出的对应各帧待检测图像的消防 通道检测结果； 其中， 消防通道占用检测模型是 基于消防通道训练图像及其对应的状态标签训 练得到的； 根据各帧待检测图像对应的消防通道 检测结果， 利用预先设置的告警机制， 判断是否 进行告警。 本发 明通过对消防通道图像进行预处 理， 以快速有效的将复杂背景噪声对消防通道区 域的干扰降低， 避免模型受背景噪声的干扰影 响 检测结果的准确性， 确保了消防通道状态检测的 稳定可靠 。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 114782887 A 2022.07.22 CN 114782887 A 1.一种基于深度学习的消防通道占用检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标时间段内的消防通道图像； 对各帧消防通道图像进行 预处理， 得到对应待检测图像； 将各帧所述待检测图像输入至消防通道占用检测模型中， 得到所述消防通道占用模型 输出的对应各帧所述待检测图像的消防通道检测结果； 其中， 所述消防通道占用检测模型 是基于消防通道训练图像及其对应的状态标签训练得到的； 根据各帧所述待检测图像对应的消防通道检测结果， 利用预先设置的告警机制， 判断 是否进行告警。 2.根据权利要求1所述的基于深度学习的消防通道占用检测方法， 其特征在于， 所述对 各帧消防通道图像进行 预处理， 包括： 将各帧消防通道图像缩小至预设图像尺寸； 基于所述消防通道图像存在背景噪声， 利用掩膜对各帧消防通道图像进行遮罩。 3.根据权利要求1所述的基于深度学习的消防通道占用检测方法， 其特征在于， 所述根 据各帧所述待检测图像对应的消防通道检测结果， 利用预先设置的告警机制， 判断是否进 行告警， 包括： 根据所述目标时间段的时序， 自待检测图像对应的消防通道占用检测结果显示由未占 用转变为占用开始， 若连续帧待检测图像对应的消防通道占用检测结果显示为占用， 且持 续占用时间大于预设告警启动阈值， 则消防通道处于占用状态， 触发告警。 4.根据权利要求3所述的基于深度学习的消防通道占用检测方法， 其特征在于， 在所述 触发告警之后， 还 包括： 基于连续帧待检测图像对应的消防通道占用检测结果显示为未占用， 且持续未占用时 间大于预设第一阈值， 解除告警， 并重 置消防通道的占用状态； 基于连续帧待检测图像对应的消防通道占用检测结果显示为占用， 且持续占用时间大 于预设持续告警阈值， 判断所述消防通道处于占用状态， 并再次触发告警。 5.根据权利要求1所述的基于深度学习的消防通道占用检测方法， 其特征在于， 在所述 得到所述消防通道占用模型输出的对应各帧所述待检测图像的消防通道检测结果之后， 还 包括： 对各帧所述待检测图像的占用状态置信度进行判断； 基于未占用优先原则， 对置信度低于预设第二阈值的消防通道检测结果进行 过滤。 6.根据权利要求1所述的基于深度学习的消防通道占用检测方法， 其特征在于， 训练所 述待检测模型， 包括： 获取历史时间段内的消防通道历史图像及其状态标签； 对各帧消防通道历史图像进行 预处理， 得到对应训练图像； 将各帧所述训练图像作为训练使用的输入数据， 将各帧所述训练图像对应的状态标签 作为训练标签， 采用深度学习 方式进行训练， 得到用于生成对应各帧待检测图像的消防通 道检测结果的消防通道占用检测模型。 7.一种基于深度学习的消防通道占用检测装置， 其特 征在于， 包括： 图像获取模块， 获取目标时间段内的消防通道图像； 预处理模块， 对各帧消防通道图像进行 预处理， 得到对应待检测图像；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114782887 A 2状态检测模块， 将各帧所述待检测图像输入至消防通道占用检测模型中， 得到所述消 防通道占用模型输出 的对应各帧所述待检测图像的消防通道检测结果； 其中， 所述消防通 道占用检测模型 是基于消防通道训练图像及其对应的状态标签训练得到的； 告警模块， 根据各帧所述待检测图像对应的消防通道检测结果， 利用预先设置的告警 机制， 判断是否进行告警。 8.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运 行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所 述基于深度学习的消防通道占用检测方法的步骤。 9.一种非暂态计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机 程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于深度学习的消防通道占用检测 方法的步骤。 10.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执 行时实现如权利要求1至 6任一项所述基于深度学习的消防通道占用检测方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114782887 A 3