基于神经网络的火灾早期预警方法、存储介质及终端设备

摘要

本发明提供一种基于神经网络的火灾早期预警方法、存储介质及终端设备，解决现有火灾预报警类产品需经常维护、铺设成本髙、产品可靠性低，预警具有局限性，效果难以达到预期的问题。该方法包括步骤1)采集红外图像并进行标注；2)搭建神经网络模型并训练，得到训练完成的网络模型；3)将待测图像输入网络模型，得到包含物体预测框的图像，并进行0值填充；对图像物体预测框外部进行处理，得到OSTU阈值T；选OSTU阈值T与设定经验阈值A中最大值，设为N；比较N与图像的物体预测框外部每个像素值，若该像素值≥N，将该像素值赋值为255，否则赋值为0；4)计算物体预测框外部的平均像素值，该平均像素值≥设定的预警阈值B，进行报警。