发明专利 已授权

一种基于半监督学习策略的火灾实例分割方法

📄 申请号:CN202111250916.9 📄 发布日:2026/11/12

著录项目信息

申请日
2021-10-26
公开号
CN114092798B
公开日
2024-06-11
申请人
北京工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

火灾监测, 消防预警, 视频监控, 灾害应急, 智慧城市

摘要

一种基于半监督学习策略的火灾实例分割方法属于图像处理领域。包括:对现有实例分割模型进行改进,通过引入注意力机制、可变形卷积提升模型精度;针对火灾实例分割任务缺乏数据样本及标注的问题,提出一种基于火灾场景的实例分割模型半监督学习策略,引入火焰和烟雾的颜色与形态学特征,对半监督学习中生成的伪标签进行置信度筛选,降低错误伪标签引入的精度损失;针对数据集中类别不均衡问题和半监督学习错误伪标签的精度损失问题,通过改进的“copy‑paste”算法对混合训练集进行图像增强。有效提高模型的精确度及泛化性。本发明解决了火灾场景实例分割模型精度不高,泛化性不强的缺陷。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN114092798B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
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