(19)中华 人民共和国 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 202111636993.8 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 南京正驰科技发展 有限公司 地址 210000 江苏省南京市雨 花台区凤集 大道15号3幢C区21栋202室 (72)发明人 于铭洋　李佩娟　李道生　鲁洺齐　 林杰　姜玉龙　黄琳　 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/46(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06T 7/11(2017.01)G06T 7/194(2017.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G08B 17/12(2006.01) (54)发明名称 一种多功能的人工智能识别系统 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术领域， 特别涉及一 种多功能的人工智 能识别系统， 包括检测系统、 图像处理系统及网络平台； 检测系统与图像处理 系统连接； 图像处理系统与检测系统连接； 检测 系统与网络平台连接； 网络平台上连接有报警系 统。 在本发明中火灾检测过程中， 视频资料经由 神经网络分类器进行分类， 在出现异常图像时， 对其进行标注 为感兴趣区域， 并对感兴趣区域进 行截图， 将截 图传输至图像处理中心， 图像处理 中心对截图进行图片分割成背景部分和目标部 分， 并将背景部分和目标部分传输至卷积神经网 络中， 进行预测， 并将确定后的目标部分传输至 神经网络中进行判别， 各部分分工， 整个检测流 程快速进行， 提高了火灾检测的能力。 权利要求书2页 说明书4页 附图2页 CN 114419492 A 2022.04.29 CN 114419492 A 1.一种多功能的人工智能识别系统， 其特征在于， 包括检测系统、 图像处理系统、 检测 系统及网络平台； 所述检测系统与图像处 理系统连接； 所述检测系统与网络平台连接； 所述网络平台上 连接有报警系统。 2.根据权利要求1所述的一种 多功能的人工智能识别系统， 其特征在于， 所述检测系统 包括： 隧道检测区间、 监测相机； 其中， 所述隧道检测区间中包括多个节点区， 且相 邻节点区 的交界处设置覆盖区域， 每 个节点区对应两组监测相机， 且两组监测相机背向设置 。 3.根据权利要求2所述的一种 多功能的人工智能识别系统， 其特征在于， 所述图像处理 系统包括： 监测信息实时传输模块、 神经网络 分类器、 图像处理中心； 其中， 所述监测相机将 视频传输至视频 处理中心进行高清处理， 所述视频处理中心将处理后的视频信息传输至神 经网络分类器； 所述神经网络分类器对处理后的视频信息进行实时检测， 在出现异常图像 时， 对其进 行标注为感兴趣区域， 并对 所述感兴趣区域进行截图， 将截图传输至图像处理中 心； 所述图像处理中心对截图进 行高清处理后， 并进 行图片分割成背 景部分和目标部 分， 并 将背景部分和目标部分传输 至检测系统。 4.根据权利要求3所述的一种 多功能的人工智能识别系统， 其特征在于， 所述检测系统 包括卷积神经网络； 所述卷积神经网络对所述 目标部分进行初步的预测， 对目标部分内进 行判定和确定， 并将确定后的目标部分传输至神经网络中； 由所述神经网络对确定后的目 标部分进行判别。 5.根据权利要求4所述的一种 多功能的人工智能识别系统， 其特征在于， 每个所述节点 区均包括多个节点段， 每个所述节点段对应一个独立的坐标点， 所述坐标点水印在所述截 图中。 6.根据权利要求5所述的一种 多功能的人工智能识别系统， 其特征在于， 所述初步的预 测结果包括初步确认火灾发生、 初步疑似火灾发生和否认火灾发生； 初步确认火灾发生和初步疑似火灾发生时， 将目标部分传输 至神经网络中； 否认火灾发生时， 消除预测结果。 7.根据权利要求6所述的一种 多功能的人工智能识别系统， 其特征在于， 所述判别结果 包括确认火灾发生、 疑似火灾发生和否认火灾发生； 当确认火灾发生时， 及时发出火灾警报； 疑似火灾发生时， 及时发出疑似警报， 转人工确认； 否认火灾发生时， 消除判别结果。 8.根据权利要求7所述的一种 多功能的人工智能识别系统， 其特征在于， 所述卷积神经 网络对目标部分中的特征向量进行分析， 所述特征向量由低级视觉描述子编码而成， 所述 低级视觉描述子包括SIFT、 Ha ar、 HOG及SURF。 9.根据权利要求8所述的一种 多功能的人工智能识别系统， 其特征在于， 标注所述感兴 趣区域的步骤 包括： 利用混合高斯 算法建立所述截图对应区域的背景模型； 基于所述背景模型， 获取 所述截图的待检测帧的运动前 景区域； 基于HSV颜色模型和所述像素点， 判断待检测帧的运动前景区域中是否包括目标部分权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114419492 A 2对应的第一像素点。 10.根据权利要求9所述的一种多功能的人工智能识别系统， 其特征在于， 在所述神经 网络中建立虚拟模型， 包括如下步骤： 收集初始隧道视频 数据和模拟火灾视频 数据； 创建生成式对抗网络模型的虚拟环境， 设置l oss参数和学习率； 用于将初始隧道视频 数据转换成火灾视频 数据； 同时， 设置 两个样本空间； 将火灾视频 数据对模拟火灾视频 数据对比， 生成虚拟模型。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114419492 A 3