(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 202210646289.9 (22)申请日 2022.06.08 (71)申请人 徐州才聚智能科技有限公司 地址 221000 江苏省徐州市高新 技术产业 开发区大学路99 号徐州高新区大学创 业园C区四层C40 6、 C408 (72)发明人 兰文明　邱才明　密铁宾　兰军　 拾婷婷　李芬　 (74)专利代理 机构 成都顶峰专利事务所(普通 合伙) 51224 专利代理师 陈秋霞 (51)Int.Cl. G06V 10/774(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06V 20/10(2022.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 烟雾检测模 型构建方法、 装置、 设备、 介质及 检测方法 (57)摘要 本发明涉及烟雾检测技术领域， 其目的在于 提供一种烟雾检测模型构建方法、 装置、 设备、 介 质及检测方法。 其中的烟雾检测模 型构建方法包 括： 获取Faster  R‑CNN网络模型， 并基于所述 Faster R‑CNN网络模型搭建烟雾基础检测模型； 获取MR(2+1)D网络模型， 并基于 所述MR(2+1)D网 络模型搭建烟雾去误检模型； 获取模型融合模 块， 并将所述烟雾基础检测模型通过所述模型融 合模块与所述烟雾去误检模型进行融合， 得到初 始烟雾检测模型； 获取数据集， 所述数据集中包 括多个合 成烟雾数据以及对应的烟雾标签信息； 根据所述数据集对所述初始烟雾检测模型进行 训练， 得到最终烟雾检测模型。 本发明得到的烟 雾检测模型进行烟雾检测的召回率及准确率高， 同时烟雾检测模 型的空间复杂度较低， 运行速度 快。 权利要求书2页 说明书10页 附图3页 CN 114998686 A 2022.09.02 CN 114998686 A 1.一种烟雾检测模型构建方法， 其特 征在于： 包括： 获取Faster  R‑CNN网络模型， 并基于所述Faster  R‑CNN网络模型搭建烟雾基础检测模 型； 获取MR(2+1)D网络模型， 并基于所述MR(2+1)D网络模型 搭建烟雾去误检模型； 获取模型融合模块， 并将所述烟雾基础检测模型通过所述模型融合模块与 所述烟雾去 误检模型进行融合， 得到初始烟雾检测模型； 获取数据集， 所述数据集中包括多个合成烟雾数据以及分别与多个合成烟雾数据对应 的烟雾标签信息； 根据所述数据集对所述初始烟雾检测模型进行训练， 得到最终烟雾检测模型。 2.根据权利要求1所述的一种烟雾检测模型构建方法， 其特征在于： 所述烟雾基础检测 模型包括ResNet50 卷积层、 FPN特征融合层、 RPN层、 ROI池化层和全 连接层， 其中ResNet50卷 积层、 FPN特征融合层、 ROI池化层和全连接层依次连接， FPN特征融合层还通过RPN层与ROI 池化层连接 。 3.根据权利 要求1所述的一种烟雾检测模型构 建方法， 其特征在于： 获取MR(2+1)D网络 模型， 包括： 获取R(2+1)D模块， 并将所述R(2+1)D模块作为MR(2+1)D网络模型的基础模块； 获取MCx模块； 将所述R(2+1)D模块和所述M Cx模块进行融合， 得到 MR(2+1)D网络模型。 4.根据权利要求1所述的一种烟雾检测模型构建方法， 其特征在于： 所述模型融合模块 采用MergeBox候选 框融合模块。 5.根据权利要求1所述的一种烟雾检测模型构建方法， 其特征在于： 获取数据集中的任 一合成烟雾数据时， 包括： 获取背景图片； 基于C4D软件生成模拟烟雾图像； 根据所述背景图片的成像参数， 对所述模拟烟雾 图像进行处理， 得到处理后模拟烟雾 图像； 将所述处理后模拟烟雾图像插入所述背景图片的指定位置， 以便将所述处理后模拟烟 雾图像与所述背景图片进行合成处 理， 得到合成烟雾数据； 获取所述合成烟雾数据中所述处理后模拟烟雾图像的位置信 息， 并根据 所述位置信 息 生成烟雾标签信息 。 6.根据权利要求5所述的一种烟雾检测模型构建方法， 其特征在于： 所述背景图片的成 像参数包括亮度参数和透明度参数， 对所述模拟烟雾图像进行处 理时， 基于Pytho n实现。 7.一种烟雾检测模型构建装置， 其特征在于： 用于实现如权利要求1至6中任一项所述 的烟雾检测模型构建方法； 所述烟雾检测模型构建装置包括： 第一模型搭建单元， 用于获取Faster  R‑CNN网络模型， 并基于所述Faster  R‑CNN网络 模型搭建烟雾基础检测模型； 第二模型搭建单元， 用于获取MR(2+1)D网络模型， 并基于所述MR(2+1)D网络模型搭建 烟雾去误检模型； 关联单元， 分别与所述第一模型搭建单元和所述第二模型搭建单元通信连接， 用于获权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114998686 A 2取模型融合模块， 并将所述烟雾基础检测模型通过所述模型融合模块与所述烟雾去误检模 型进行融合， 得到初始烟雾检测模型； 模型训练单元， 与所述关联单元通信连接， 用于获取数据集， 所述数据集中包括多个合 成烟雾数据以及分别与多个合成烟雾数据对应的烟雾标签信息； 还用于根据所述数据集对 所述初始烟雾检测模型进行训练， 得到最终烟雾检测模型。 8.一种电子设备， 其特 征在于： 包括： 存储器， 用于存 储计算机程序指令； 以及， 处理器， 用于执行所述计算机程序指令从而完成如权利要求1至6中任一项所述的烟雾 检测模型构建方法的操作。 9.一种计算机可读存储介质， 用于存储计算机可读取的计算机程序指令， 其特征在于： 所述计算机程序指令被配置为运行时执行如权利要求1至6中任一项所述的烟雾检测模型 构建方法的操作。 10.一种烟雾检测方法， 其特 征在于： 包括： 获取待检测数据； 将所述待检测数据输入根据权利要求1至6任一项所述烟雾检测模型构建方法生成的 最终烟雾检测模型中进行处 理， 得到烟雾检测结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114998686 A 3