本技术涉及火焰检测，具体涉及一种管廊环境火焰检测方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
1、火焰识别系统有助于减少火灾带来的伤害，传统的火灾预警系统大多是应用温度传感器、烟雾传感器来检测火灾，但是温度传感器和烟雾传感器都需要近距离检测，而且检测范围小，存在很多的不足之处。机器视觉具有检测范围广，且能实现长距离的检测，有着很好的发展前景。随着计算机技术的不断发展，人工神经网络日益发展成熟，人工神经网络通过学习，能实现图像分类和目标检测等功能。
2、然而，机器视觉在实际生产场景的应用中，存在一些不可避免的问题，例如环境恶劣、遮挡物、光线较差、图像采集设备老旧等原因造成图像不清晰，严重影响火焰检测结果的准确性，造成漏检或者误检。
技术实现思路
1、鉴于以上所述现有技术的缺点，本技术提供一种管廊环境火焰检测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决上述环境恶劣、光线较差、图像采集设备老旧等原因造成图像不清晰，严重影响火焰检测结果的准确性，造成漏检或误检的技术问题。
2、本技术提供了一种管廊环境火焰检测方法，所述方法包括：获取管廊环境的第一待检测图像和第二待检测图像；分别对所述第一待检测图像和所述第二待检测图像进行火焰目标检测，得到第一目标检测结果和第二目标检测结果，以将所述第一目标检测结果和所述第二目标检测结果作为初始火焰检测结果；若所述初始火焰检测结果中存在火焰检测框数据，基于置信度对所述初始火焰检测结果中的火焰检测框数据进行第一次过滤处理，得到候选火焰检测结果，每一火焰检测框数据中包括置信度；若所述候选火焰检测结果中存在火焰检测框数据，基于位置信息对所述候选火焰检测结果中的火焰检测框数据进行第二次过滤处理，得到最终火焰检测结果，以根据所述最终火焰检测结果确定所述管廊环境中的火焰存在状态，每一火焰检测框数据中还包括位置信息。
3、于本技术的一实施例中，分别对所述第一待检测图像和所述第二待检测图像进行火焰目标检测，得到第一目标检测结果和第二目标检测结果之前，所述方法包括：获取所述管廊环境的多个火焰样本图像，对每一火焰样本图像中的火焰进行标注，得到每一火焰样本图像中对应火焰的火焰真实框数据；基于神经网络和目标检测头建立火焰目标检测模型，将每一火焰样本图像作为输入，并将每一样本图像对应火焰的火焰真实框数据作为输出，以对所述火焰目标检测模型进行训练，得到每一样本图像中对应火焰的火焰测试框数据；根据每一火焰样本图像中对应火焰的火焰真实框数据中的位置信息和火焰测试框数据中的位置信息进行交并比损失计算，得到交并比损失；若所述交并比损失大于预设损失阈值，根据所述交并比损失更新所述火焰目标检测模型的参数，直至所述交并比损失小于或等于所述预设损失阈值，得到训练后的火焰目标检测模型。
4、于本技术的一实施例中，分别对所述第一待检测图像和所述第二待检测图像进行火焰目标检测，得到第一目标检测结果和第二目标检测结果，包括：将预设位置信息和所述第一待检测图像输入至所述训练后的火焰目标检测模型，以使所述训练后的火焰目标检测模型按照所述预设位置信息对所述第一待检测图像进行火焰目标检测，输出所述第一目标检测结果，所述预设位置信息表征所述管廊环境中的重点检测区域；将所述预设位置信息和所述第二待检测图像输入至所述训练后的火焰目标检测模型，以使所述训练后的火焰目标检测模型按照所述预设位置信息对所述第二待检测图像进行火焰目标检测，输出所述第二目标检测结果。
5、于本技术的一实施例中，基于置信度对所述初始火焰检测结果中的火焰检测框数据进行第一次过滤处理，得到候选火焰检测结果，包括：将所述初始火焰检测结果中的火焰检测框数据作为初始火焰检测框数据，并将预设置信度阈值与每一初始火焰检测框数据中的置信度进行比较；若一初始火焰检测框数据中置信度小于所述预设置信度阈值，从所述初始火焰检测结果中删除所述一初始火焰检测框数据，若所述一初始火焰检测框数据中置信度大于或等于所述预设置信度阈值，在所述初始火焰检测结果中保留所述一初始火焰检测框数据，以完成第一次过滤处理；将完成第一次过滤处理后的初始火焰检测结果作为所述候选火焰检测结果。
6、于本技术的一实施例中，基于位置信息对所述候选火焰检测结果中的火焰检测框数据进行第二次过滤处理，得到最终火焰检测结果，包括：将所述候选火焰检测结果中的火焰检测框数据作为候选火焰检测框数据，并将预设位置信息与每一候选火焰检测框数据中的位置信息进行相交比对；若一候选火焰检测框数据中位置信息所表征的火焰检测框与所述预设位置信息所表征的重点检测区域不存在交集，从所述候选火焰检测结果中删除所述一候选火焰检测框数据，若一候选火焰检测框数据中位置信息所表征的火焰检测框与所述预设位置信息所表征的重点检测区域存在交集，在所述候选火焰检测结果中保留所述一候选火焰检测框数据，以完成第二次过滤处理；将完成第二次过滤处理后的候选火焰检测结果作为所述最终火焰检测结果。
7、于本技术的一实施例中，基于位置信息对所述候选火焰检测结果中的火焰检测框数据进行二次过滤处理，得到最终火焰检测结果，包括：将所述候选火焰检测结果中置信度最高的火焰检测框数据作为目标火焰检测框数据，添加至所述最终火焰检测结果中，并从所述候选火焰检测结果中删除，所述最终火焰检测结果初始为空；根据目标火焰检测框数据中位置信息和所述候选火焰检测结果中的每一火焰检测框数据中位置信息进行交并比计算，并将交并比大于预设交并比阈值的火焰检测框数据从所述候选火焰检测结果中删除；重复执行将所述候选火焰检测结果中置信度最高的火焰检测框数据作为目标火焰检测框数据，添加至所述最终火焰检测结果中，并从所述候选火焰检测结果中删除，根据目标火焰检测框数据中位置信息和所述候选火焰检测结果中的每一火焰检测框数据中位置信息进行交并比计算，并将交并比大于所述预设交并比阈值的火焰检测框数据从所述候选火焰检测结果中删除的步骤，直至所述候选火焰检测结果为空。
8、于本技术的一实施例中，根据所述最终火焰检测结果确定所述管廊环境中的火焰存在状态，包括：若所述最终火焰检测结果中存在火焰检测框数据，判定所述管廊环境中存在火焰；若所述最终火焰检测结果中不存在火焰检测框数据，判定所述管廊环境中不存在火焰。
9、于本技术的一实施例中，若所述管廊环境中存在火焰，所述方法包括以下至少之一：基于所述最终火焰检测结果中的每一火焰检测框数据中的位置信息将火焰在所述管廊环境的原始图像中进行突出显示，所述第一待检测图像和所述第二待检测图像均基于对所述原始图像进行预处理得到；生成警报信号并发送至警报装置，触发所述警报装置发出警报提醒；对所述最终火焰检测结果中的每一火焰检测框数据中位置信息进行坐标转换，确定火焰实际位置信息，以控制灭火剂喷射装置向所述火焰实际位置信息喷射灭火剂。
10、于本技术的一实施例中，所述火焰目标检测模型为yolov5s模型，所述yolov5s模型的网络结构包括输入层、主干网络层、特征层和输出层。
11、于本技术的一实施例中，还提供一种管廊环境火焰检测装置，所述装置包括：图像获取模块，用于获取管廊环境的第一待检测图像和第二待检测图像；目标检测模块，用于分别对所述第一待检测图像和所述第二待检测图像进行火焰目标检测，得到第一目标检测结果和第二目标检测结果，以将所述第一目标检测结果和所述第二目标检测结果作为初始火焰检测结果；第一次过滤模块，用于若所述初始火焰检测结果中存在火焰检测框数据，基于置信度对所述初始火焰检测结果中的火焰检测框数据进行第一次过滤处理，得到候选火焰检测结果，每一火焰检测框数据中包括置信度；第二次过滤模块，用于若所述候选火焰检测结果中存在火焰检测框数据，基于位置信息对所述候选火焰检测结果中的火焰检测框数据进行第二次过滤处理，得到最终火焰检测结果，以根据所述最终火焰检测结果确定所述管廊环境中的火焰存在状态，每一火焰检测框数据中还包括位置信息。
12、于本技术的一实施例中，还提供一种电子设备，所述电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现如上所述的管廊环境火焰检测方法。
13、于本技术的一实施例中，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行如上所述的管廊环境火焰检测方法。
14、本发明的有益效果：本发明提供一种管廊环境火焰检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法通过获取管廊环境的第一待检测图像和第二待检测图像，分别对第一待检测图像和第二待检测图像进行火焰目标检测，得到第一目标检测结果和第二目标检测结果，以作为初始火焰检测结果，并基于置信度对初始火焰检测结果进行第一次过滤处理，基于位置信息对候选火焰检测结果进行第二次过滤处理，得到最终火焰检测结果，以确定管廊环境中的火焰存在状态。通过两次火焰目标检测，能够有效避免火焰漏检，通过两次过滤处理，能够有效避免火焰误检，从而提高最终火焰检测结果的准确性，并且两个目标检测结果可以更好地应对管廊环境中的光线变化、遮挡物、采集设备老旧等因素对火焰检测的影响，增强火焰检测的鲁棒性。
1.一种管廊环境火焰检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的管廊环境火焰检测方法，其特征在于，分别对所述第一待检测图像和所述第二待检测图像进行火焰目标检测，得到第一目标检测结果和第二目标检测结果之前，所述方法包括：
3.根据权利要求2所述的管廊环境火焰检测方法，其特征在于，分别对所述第一待检测图像和所述第二待检测图像进行火焰目标检测，得到第一目标检测结果和第二目标检测结果，包括：
4.根据权利要求1-3中任一项所述的管廊环境火焰检测方法，其特征在于，基于置信度对所述初始火焰检测结果中的火焰检测框数据进行第一次过滤处理，得到候选火焰检测结果，包括：
5.根据权利要求1-3中任一项所述的管廊环境火焰检测方法，其特征在于，基于位置信息对所述候选火焰检测结果中的火焰检测框数据进行第二次过滤处理，得到最终火焰检测结果，包括：
6.根据权利要求1-3中任一项所述的管廊环境火焰检测方法，其特征在于，基于位置信息对所述候选火焰检测结果中的火焰检测框数据进行二次过滤处理，得到最终火焰检测结果，包括：
7.根据权利要求1-3中任一项所述的管廊环境火焰检测方法，其特征在于，根据所述最终火焰检测结果确定所述管廊环境中的火焰存在状态，包括：
8.根据权利要求7所述的管廊环境火焰检测方法，其特征在于，若所述管廊环境中存在火焰，所述方法包括以下至少之一：
9.根据权利要求2或3任一项所述的管廊环境火焰检测方法，其特征在于，所述火焰目标检测模型为yolov5s模型，所述yolov5s模型的网络结构包括输入层、主干网络层、特征层和输出层。
10.一种管廊环境火焰检测装置，其特征在于，所述装置包括：
11.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行如权利要求1-9中任一项所述的管廊环境火焰检测方法。
