一种基于图像识别的烟雾浓度量化方法

本发明提供了一种基于图像识别的烟雾浓度量化方法，通过获得的待检测类型烟雾的各浓度烟雾图片，作为基于图像识别烟雾浓度的机器学习的带标签样本数据，通过自动标注程序和图片规格化，获得大量的针对待检测类型烟雾的带标签训练集，通过对有标签样本数据集采用有监督学习方法，获得针对待检测类型烟雾的具有工程应用精度级别的CNN神经网络模型；实现基于图像识别烟雾浓度的定量化分析。针对实际拍摄的烟雾图片，通过烟雾区域的自动识别和裁切获得目标检测图片，进入烟雾浓度的定量化分析，实现检测过程的自动化。本发明具有智能化、高效性和自动化识别等特征，通过有针对性的模型训练可实现针对各种类型烟雾图片的定量化描述。
上海交通大学
王春江 | 赵金城 | 刘伟