一种火点检测方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种火点检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

火点检测，是利用火点检测设备检测目标区域可能出现火点的地点，提前报警，以预防该地点火情蔓延。

任何温度高于绝对零度的物体都会辐射红外光，温度越高辐射的红外强度越高。由于森林火灾火焰在气流作用下具有波动性，因此火焰所在的空间的红外强度也会随着波动，现有技术中一般根据红外强度的波动性来检测火点。但是普通车辆以及工程车的引擎位置的红外强度也是波动的，现有技术的火点检测方法容易将普通车辆以及工程车的引擎位置误检为火点，进而产生虚报警。

因此，现有的火点检测方法的检测准确率较低。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种火点检测方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有的火点检测方法的检测准确率较低的问题。

本发明实施例提供了一种火点检测方法，所述方法包括：

获取热成像图像；

确定所述热成像图像中每个像素点对应的温度，将对应的温度大于预设的温度阈值的像素点确定为疑似火点；

根据所述疑似火点的位置信息，确定第一疑似火点区域；

通过目标识别算法，判断所述第一疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第一疑似火点区域为火点区域。

进一步地，所述通过目标识别算法，判断所述第一疑似火点区域中是否存在干扰物体之前，所述方法还包括：

获取当前的环境条件；

根据所述当前的环境条件确定对应的火情检测模式。

进一步地，所述火情检测模式包括红外图像检测模式和可见光图像检测模式；

若确定所述火情检测模式为红外图像检测模式，进行后续通过目标识别算法，判断所述第一疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第一疑似火点区域为火点区域的步骤。

进一步地，若确定对应的火情检测模式为可见光图像检测模式，所述通过目标识别算法，判断所述第一疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第一疑似火点区域为火点区域包括：

获取与所述热成像图像的时间戳相同的可见光图像，确定所述可见光图像中与所述第一疑似火点区域位置对应的第二疑似火点区域，通过目标识别算法，判断所述第二疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第二疑似火点区域为火点区域。

进一步地，所述获取当前的环境条件，根据所述当前的环境条件确定对应的火情检测模式包括：

通过亮度传感器获取环境亮度值，根据所述环境亮度值判断当前是白天还是晚上，如果当前是晚上，确定火情检测模式为红外图像检测模式；

通过烟雾传感器获取环境烟雾浓度，判断所述环境烟雾浓度是否大于预设的浓度阈值，如果是，确定火情检测模式为红外图像检测模式；

如果当前是白天并且环境烟雾浓度不大于预设的浓度阈值，确定火情检测模式为可见光图像检测模式。

进一步地，通过目标识别算法，判断疑似火点区域中是否存在干扰物体包括：

对疑似火点区域进行扩大处理，得到目标检测区域；通过目标识别算法，判断所述目标检测区域中是否存在干扰物体；或通过目标识别算法，确定热成像图像或可见光图像中的干扰物体区域，判断所述干扰物体区域与所述疑似火点区域是否存在重叠区域。

另一方面，本发明实施例提供了一种火点检测装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取热成像图像；

第一确定模块，用于确定所述热成像图像中每个像素点对应的温度，将对应的温度大于预设的温度阈值的像素点确定为疑似火点；

第二确定模块，用于根据所述疑似火点的位置信息，确定第一疑似火点区域；

第三确定模块，用于通过目标识别算法，判断所述第一疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第一疑似火点区域为火点区域。

进一步地，所述装置还包括：

第四确定模块，用于获取当前的环境条件；根据所述当前的环境条件确定对应的火情检测模式。

进一步地，所述第三确定模块，具体用于若确定对应的火情检测模式为红外图像检测模式，判断所述热成像图像中的第一疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第一疑似火点区域为火点区域。

进一步地，所述第三确定模块，具体用于若确定对应的火情检测模式为可见光图像检测模式，获取与所述热成像图像的时间戳相同的可见光图像，确定所述可见光图像中与所述第一疑似火点区域位置对应的第二疑似火点区域，通过目标识别算法，判断所述第二疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第二疑似火点区域为火点区域。

进一步地，所述第四确定模块，具体用于通过亮度传感器获取环境亮度值，根据所述环境亮度值判断当前是白天还是晚上，如果当前是晚上，确定火情检测模式为红外图像检测模式；通过烟雾传感器获取环境烟雾浓度，判断所述环境烟雾浓度是否大于预设的浓度阈值，如果是，确定火情检测模式为红外图像检测模式；如果当前是白天并且环境烟雾浓度不大于预设的浓度阈值，确定火情检测模式为可见光图像检测模式。

进一步地，所述第三确定模块，具体用于对疑似火点区域进行扩大处理，得到目标检测区域；通过目标识别算法，判断所述目标检测区域中是否存在干扰物体；或通过目标识别算法，确定热成像图像或可见光图像中的干扰物体区域，判断所述干扰物体区域与所述疑似火点区域是否存在重叠区域。

另一方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述任一项所述的方法步骤。

另一方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法步骤。

本发明实施例提供了一种火点检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取热成像图像；确定所述热成像图像中每个像素点对应的温度，将对应的温度大于预设的温度阈值的像素点确定为疑似火点；根据所述疑似火点的位置信息，确定第一疑似火点区域；通过目标识别算法，判断所述第一疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第一疑似火点区域为火点区域。

由于在本发明实施例中，确定热成像图像中每个像素点对应的温度，将对应的温度大于预设的温度阈值的像素点确定为疑似火点，进而确定出第一疑似火点区域。然后通过目标识别算法，判断所述第一疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第一疑似火点区域为火点区域。本发明实施例确定火点区域时排除了干扰物体，例如车辆引擎的干扰，从而提高了火点检测的准确率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例1提供的火点检测过程示意图；

图2为本发明实施例6提供的火点检测流程图；

图3为本发明实施例6提供的另一火点检测流程图；

图4为本发明实施例7提供的火点检测装置结构示意图；

图5为本发明实施例8提供的电子设备结构示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1：

图1为本发明实施例提供的火点检测过程示意图，该过程包括以下步骤：

s101：获取热成像图像。

s102：确定所述热成像图像中每个像素点对应的温度，将对应的温度大于预设的温度阈值的像素点确定为疑似火点。

s103：根据所述疑似火点的位置信息，确定第一疑似火点区域。

s104：通过目标识别算法，判断所述第一疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第一疑似火点区域为火点区域，如果是，确定所述第一疑似火点区域不是火点区域。

本发明实施例提供的火点检测方法应用于电子设备，该电子设备可以是pc、平板电脑等设备，也可以是图像采集设备。其中，图像采集设备可以是能够采集热成像图像的摄像机。

如果电子设备为图像采集设备，图像采集设备在采集到热成像图像之后，进行后续确定所述热成像图像中每个像素点对应的温度的步骤。如果电子设备为pc、平板电脑等设备，电子设备与图像采集设备网络连接，图像采集设备在采集到热成像图像之后，将热成像图像发送至电子设备，或者电子设备从图像采集设备获取热成像图像。然后电子设备确定所述热成像图像中每个像素点对应的温度，并进行后续步骤。

电子设备中保存预设的灰度值与温度的对应关系，获取热成像图像之后，确定热成像图像中每个像素点的灰度值，根据预设的灰度值与温度的对应关系，可以确定每个像素点对应的温度。电子设备中保存预设的温度阈值，针对每个像素点，判断该像素点的温度是否大于预设的温度阈值，如果是，将该像素点确定为疑似火点。

电子设备确定出热成像图像中的每个疑似火点之后，根据每个疑似火点在热成像图像中的位置信息，确定热成像图像中的第一疑似火点区域。其中，可以将包含所有疑似火点在内的最小外接矩形区域作为第一疑似火点区域；或者可以将包含所有疑似火点在内的最小不规则区域作为第一疑似火点区域。

电子设备通过目标识别算法，判断第一疑似火点区域中是否存在干扰物体，其中，干扰物体包括但不限于目标车辆。其中，目标车辆包括普通的机动车和工程车等。如果第一疑似火点区域中存在干扰物体，则认为第一疑似火点区域是因为干扰物体造成的，例如认为是目标车辆引擎造成的，此时确定第一疑似火点区域不是火点区域。如果第一疑似火点区域中不存在干扰物体，则认为第一疑似火点区域的确定排除了干扰，此时确定第一疑似火点区域是火点区域。

由于在本发明实施例中，确定热成像图像中每个像素点对应的温度，将对应的温度大于预设的温度阈值的像素点确定为疑似火点，进而确定出第一疑似火点区域。然后通过目标识别算法，判断所述第一疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第一疑似火点区域为火点区域，如果是，确定所述第一疑似火点区域不是火点区域。本发明实施例确定火点区域时排除了干扰物体，例如车辆引擎的干扰，从而提高了火点检测的准确率。

实施例2：

为了使火点检测更准确，本发明实施例中，所述通过目标识别算法，判断所述第一疑似火点区域中是否存在干扰物体之前，所述方法还包括：

所述通过目标识别算法，判断所述第一疑似火点区域中是否存在干扰物体之前，所述方法还包括：

获取当前的环境条件；

根据所述当前的环境条件确定对应的火情检测模式。

所述火情检测模式包括红外图像检测模式和可见光图像检测模式。

当环境中光线较好时，基于可见光图像进行干扰物体的识别更准确，进而使得火点检测更准确。当环境中光线较差时，基于热成像图像进行干扰物体的识别更准确，进而使得火点检测更准确。基于上述考虑，本发明实施例在判断所述第一疑似火点区域中是否存在干扰物体之前，获取当前的环境条件，根据所述当前的环境条件确定对应的火情检测模式。

若确定对应的火情检测模式为红外图像检测模式，判断所述热成像图像中的第一疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第一疑似火点区域为火点区域。

例如，预先设定白天对应的火情检测方式为基于可见光图像进行检测，晚上对应的火情检测方式为基于热成像图像进行检测。在判断当前是白天还是晚上时，电子设备中可以预先保存白天对应的时间段和晚上对应的时间段。不同季节白天对应的时间段和晚上对应的时间段可以不同。例如白天对应的时间段为早8点至晚6点，晚上对应的时间段为晚6点至次日早8点。电子设备中可以安装计时器，根据计时器当前的时间可以确定出电子设备中保存的白天对应的时间段和晚上对应的时间段，然后再根据当前的时间确定当前是白天还是晚上，如果是晚上，确定火情检测模式为红外图像检测模式，进行后续通过目标识别算法，判断所述第一疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第一疑似火点区域为火点区域，如果是，确定所述第一疑似火点区域不是火点区域的步骤。

由于在本发明实施例中，电子设备通过目标识别算法，判断第一疑似火点区域中是否存在干扰物体之前，首先根据所述当前的环境条件确定火情检测方式，若所述火情检测方式为基于热成像图像进行检测，进行后续通过目标识别算法，判断所述第一疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第一疑似火点区域为火点区域，如果是，确定所述第一疑似火点区域不是火点区域的步骤。这样干扰物体的识别更准确，进而使得火点检测更准确。

若确定对应的火情检测模式为可见光图像检测模式，所述通过目标识别算法，判断所述第一疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第一疑似火点区域为火点区域包括：

获取与所述热成像图像的时间戳相同的可见光图像，确定所述可见光图像中与所述第一疑似火点区域位置对应的第二疑似火点区域，通过目标识别算法，判断所述第二疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第二疑似火点区域为火点区域。

本发明实施例中，图像采集设备可以是既能够采集热成像图像也能够采集可见光图像的双目摄像机，如果若根据所述当前的环境条件确定所述火情检测方式为基于可见光图像进行检测，例如判断当前是白天，确定所述火情检测方式为基于可见光图像进行检测。

图像采集设备采集的可见光图像和热成像图像都携带时间戳信息，电子设备获取与热成像图像的时间戳相同的可见光图像。可见光图像与热成像图像分辨率相同，因此可以确定可见光图像中与第一疑似火点区域位置对应的第二疑似火点区域。然后通过目标识别算法，判断所述第二疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第二疑似火点区域为火点区域，如果是，确定所述第二疑似火点区域不是火点区域。

由于在本发明实施例中，若根据所述当前的环境条件确定所述火情检测方式为基于可见光图像进行检测时，获取与所述热成像图像的时间戳相同的可见光图像，确定所述可见光图像中与所述第一疑似火点区域位置对应的第二疑似火点区域，通过判断第二疑似火点区域中是否存在干扰物体来检测火点。这样干扰物体的识别更准确，进而使得火点检测更准确。

实施例4：

为了使确定火情检测方式更准确，在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，所述获取当前的环境条件，根据所述当前的环境条件确定对应的火情检测模式包括：

通过亮度传感器获取环境亮度值，根据所述环境亮度值判断当前是白天还是晚上，如果当前是晚上，确定火情检测模式为红外图像检测模式；

通过烟雾传感器获取环境烟雾浓度，判断所述环境烟雾浓度是否大于预设的浓度阈值，如果是，确定火情检测模式为红外图像检测模式；

如果当前是白天并且环境烟雾浓度不大于预设的浓度阈值，确定火情检测模式为可见光图像检测模式。

本发明实施例中，在火点检测场景中可以安装亮度传感器，例如可以将亮度传感器集成安装在图像采集设备中，亮度传感器与电子设备网络连接。亮度传感器可以采集到环境亮度值，并将环境亮度值发送至电子设备。电子设备通过亮度传感器获取环境亮度值。电子设备中可以保存预设的亮度阈值，电子设备获取到环境亮度值之后，判断环境亮度值是否大于预设的亮度阈值，如果是，则确定当前是白天，如果否，则确定当前是晚上。

考虑到天气情况，即使当前时间处于预设的白天时间段内，也可能因为恶劣天气使得环境亮度较低，此时通过热成像图像识别干扰物体的准确性高于通过可见光图像识别干扰物体。本发明实施例中，通过亮度传感器获取环境亮度值，根据所述环境亮度值判断当前是白天还是晚上。如果确定当前为晚上，确定火情检测模式为基于红外图像检测模式。

为了进一步使确定火情检测方式更准确，在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，通过烟雾传感器获取环境烟雾浓度，判断所述环境烟雾浓度是否大于预设的浓度阈值，如果是，确定火情检测模式为红外图像检测模式。

本发明实施例中，在火点检测场景中可以安装烟雾传感器，例如可以将烟雾传感器集成安装在图像采集设备中，烟雾传感器与电子设备网络连接。烟雾传感器可以采集到环境烟雾浓度，并将环境烟雾浓度发送至电子设备。电子设备通过烟雾传感器获取环境烟雾浓度。电子设备中可以保存预设的浓度阈值，电子设备获取到环境烟雾浓度之后，判断环境烟雾浓度是否大于预设的浓度阈值，如果是，确定火情检测模式为红外图像检测模式。

由于环境烟雾浓度大于预设的浓度阈值时，环境能见度较低，此时基于热成像图像识别干扰物体更准确，因此确定火情检测模式为红外图像检测模式更准确。

如果当前是白天并且环境烟雾浓度不大于预设的浓度阈值，确定火情检测模式为可见光图像检测模式。

实施例5：

在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，通过目标识别算法，判断疑似火点区域中是否存在干扰物体包括：

对疑似火点区域进行扩大处理，得到目标检测区域；通过目标识别算法，判断所述目标检测区域中是否存在干扰物体；或通过目标识别算法，确定热成像图像或可见光图像中的干扰物体区域，判断所述干扰物体区域与所述疑似火点区域是否存在重叠区域。

本发明实施例中，为了使火点检测更准确，通过目标识别算法，判断疑似火点区域中是否存在干扰物体具体可以采用以下两种方式实现。由于可见光图像和热成像图像的处理过程完全相同，因此本发明实施例中将第一疑似火点区域和第二疑似火点区域都称为疑似火点区域。

第一种方式：对疑似火点区域进行扩大处理，得到目标检测区域；通过目标识别算法，判断所述目标检测区域中是否存在干扰物体。其中，电子设备可以预设区域扩大倍数，例如预设区域扩大倍数为1.5倍、2倍等。然后以疑似火点区域的中心像素点为中心进行疑似火点区域的扩大，扩大后得到的区域为目标检测区域。然后通过目标识别算法，判断目标检测区域中是否存在干扰物体。

第二种方式：通过目标识别算法，确定热成像图像或可见光图像中的干扰物体区域，判断干扰物体区域与疑似火点区域是否存在重叠区域。其中，确定出干扰物体区域之后，如果干扰物体区域和疑似火点区域存在交叉或包含关系，则确定干扰物体区域与疑似火点区域存在重叠区域，否则确定干扰物体区域与疑似火点区域不存在重叠区域。

本发明实施例中，对疑似火点区域进行扩大处理，得到目标检测区域；通过目标识别算法，判断所述目标检测区域中是否存在干扰物体；或通过目标识别算法，确定热成像图像或可见光图像中的干扰物体区域，判断干扰物体区域与疑似火点区域是否存在重叠区域。使得判断疑似火点区域中是否存在干扰物体更准确。

本发明实施例提出了一种基于可见光图像和热成像图像的火点检测方法。由于用于野外场景的图像采集设备一般都是带云台的，且具有可见光和热成像的双通道摄像机，其在巡检时能够准确对疑似火点区域居中定位，并且放大图像，便于对疑似火点区域进行进一步的判断。

本发明的总体流程如图2所示。云台转动巡检、确定疑似火点区域、判断是否为干扰物体的干扰，如果是，确定疑似火点区域不是火点区域，如果否，确定疑似火点区域是火点区域。如图2所示，带云台多光谱摄像机设备检测火点时，不停的转动云台进行巡检，当发现疑似火点区域后，根据白天晚上以及环境烟雾浓度，选择热成像图像还是可见光图像进行疑似火点区域的进一步判断，如果确定是火点区域则告警输出，如果不是火点区域，排除该疑似火点区域并继续进行巡检。

本发明实施例提供的火点检测方法具有环境自适应性，在白天和黑夜或者天气状况恶劣的情况下，能够自动切换检测模式，具体流程图如图3所示。云台转动巡检，开启热成像通道，获取热成像图像中每个像素点的灰度值，根据预设的灰度值与温度的对应关系，确定所述每个像素点对应的温度，将对应的温度大于预设的温度阈值的像素点确定为疑似火点，根据每个疑似火点的位置信息，确定疑似火点区域。开启环境判断，如果判断当前为晚上，或者环境烟雾浓度大于预设的浓度阈值，基于热成像图像进行干扰物体的识别，如果当前是白天，并且判断环境烟雾浓度不大于预设的浓度阈值，基于可见光图像进行干扰物体的识别。通过目标识别算法，判断疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定疑似火点区域为火点区域，如果是，确定疑似火点区域不是火点区域。

如图3所示，设备在检测火点时，首先通过热成像图像，逐像素点判断该像素点对应的温度是否超过设定的温度阈值，如果该像素点超过温度阈值，则确定该像素点为疑似火点，存下该像素点位置，根据每个疑似火点的位置信息，确定疑似火点区域，对疑似火点区域居中放大；然后根据现场环境判断如是白天且天气状况良好则开启可见光通道进一步识别当前画面中的干扰物体并给出干扰物体区域位置，否则继续通过热成像通道进行上述判断，然后判断疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述疑似火点区域为火点区域，如果是，确定第一疑似火点区域不是火点区域。

本发明实施例提出了一种双通道自适应火点检测方法，防止车辆引擎引起的具有火焰波动特性的其他高温物体造成误报。提出了一种自适应的火点检测通道切换方法，该方法根据白天黑夜以及天气环境在可见光和热成像自动切换识别，提高识别的准确率，减少火情误报和漏报。

实施例6：

图4为本发明实施例提供的火点检测装置结构示意图，所述装置包括：

获取模块41，用于获取热成像图像；

第一确定模块42，用于确定所述热成像图像中每个像素点对应的温度，将对应的温度大于预设的温度阈值的像素点确定为疑似火点；

第二确定模块43，用于根据所述疑似火点的位置信息，确定第一疑似火点区域；

第三确定模块44，用于通过目标识别算法，判断所述第一疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第一疑似火点区域为火点区域。

所述装置还包括：

第四确定模块45，用于获取当前的环境条件；根据所述当前的环境条件确定对应的火情检测模式。

所述第三确定模块44，具体用于若确定对应的火情检测模式为红外图像检测模式，判断所述热成像图像中的第一疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第一疑似火点区域为火点区域。

所述第三确定模块44，具体用于若确定对应的火情检测模式为可见光图像检测模式，获取与所述热成像图像的时间戳相同的可见光图像，确定所述可见光图像中与所述第一疑似火点区域位置对应的第二疑似火点区域，通过目标识别算法，判断所述第二疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第二疑似火点区域为火点区域。

所述第四确定模块45，具体用于通过亮度传感器获取环境亮度值，根据所述环境亮度值判断当前是白天还是晚上，如果当前是晚上，确定火情检测模式为红外图像检测模式；通过烟雾传感器获取环境烟雾浓度，判断所述环境烟雾浓度是否大于预设的浓度阈值，如果是，确定火情检测模式为红外图像检测模式；如果当前是白天并且环境烟雾浓度不大于预设的浓度阈值，确定火情检测模式为可见光图像检测模式。

所述第三确定模块44，具体用于对疑似火点区域进行扩大处理，得到目标检测区域；通过目标识别算法，判断所述目标检测区域中是否存在干扰物体；或通过目标识别算法，确定热成像图像或可见光图像中的干扰物体区域，判断所述干扰物体区域与所述疑似火点区域是否存在重叠区域。

实施例7：

在上述各实施例的基础上，本发明实施例中还提供了一种电子设备，如图5所示，包括：处理器301、通信接口302、存储器303和通信总线304，其中，处理器301，通信接口302，存储器303通过通信总线304完成相互间的通信；

所述存储器303中存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器301执行时，使得所述处理器301执行如下步骤：

获取热成像图像；

确定所述热成像图像中每个像素点对应的温度，将对应的温度大于预设的温度阈值的像素点确定为疑似火点；

根据所述疑似火点的位置信息，确定第一疑似火点区域；通过目标识别算法，判断所述第一疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第一疑似火点区域为火点区域。

基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种电子设备，由于上述电子设备解决问题的原理与火点检测方法相似，因此上述电子设备的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

本发明实施例提供的电子设备具体可以为桌面计算机、便携式计算机、智能手机、平板电脑、个人数字助理(personaldigitalassistant，pda)、网络侧设备等。

上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，eisa)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口302用于上述电子设备与其他设备之间的通信。

存储器可以包括随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatilememory，nvm)，例如至少一个磁盘存储器。可选地，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述处理器可以是通用处理器，包括中央处理器、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，dsp)、专用集成电路、现场可编程门陈列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。

在本发明实施例中处理器执行存储器上所存放的程序时，实现获取热成像图像；确定所述热成像图像中每个像素点对应的温度，将对应的温度大于预设的温度阈值的像素点确定为疑似火点；根据所述疑似火点的位置信息，确定第一疑似火点区域；通过目标识别算法，判断所述第一疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第一疑似火点区域为火点区域。由于在本发明实施例中，确定热成像图像中每个像素点对应的温度，将对应的温度大于预设的温度阈值的像素点确定为疑似火点，进而确定出第一疑似火点区域。然后通过目标识别算法，判断所述第一疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第一疑似火点区域为火点区域，如果是，确定所述第一疑似火点区域不是火点区域。本发明实施例确定火点区域时排除了干扰物体，例如车辆引擎的干扰，从而提高了火点检测的准确率。

实施例8：

在上述各实施例的基础上，本发明实施例还提供了一种计算机存储可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有可由电子设备执行的计算机程序，当所述程序在所述电子设备上运行时，使得所述电子设备执行时实现如下步骤：

获取热成像图像；

确定所述热成像图像中每个像素点对应的温度，将对应的温度大于预设的温度阈值的像素点确定为疑似火点；

根据所述疑似火点的位置信息，确定第一疑似火点区域；通过目标识别算法，判断所述第一疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第一疑似火点区域为火点区域。

基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种计算机可读存储介质，由于处理器在执行上述计算机可读存储介质上存储的计算机程序时解决问题的原理与火点检测方法相似，因此处理器在执行上述计算机可读存储介质存储的计算机程序的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

上述计算机可读存储介质可以是电子设备中的处理器能够存取的任何可用介质或数据存储设备，包括但不限于磁性存储器如软盘、硬盘、磁带、磁光盘(mo)等、光学存储器如cd、dvd、bd、hvd等、以及半导体存储器如rom、eprom、eeprom、非易失性存储器(nandflash)、固态硬盘(ssd)等。

在本发明实施例中提供的计算机可读存储介质内存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现获取热成像图像；确定所述热成像图像中每个像素点对应的温度，将对应的温度大于预设的温度阈值的像素点确定为疑似火点；根据所述疑似火点的位置信息，确定第一疑似火点区域；通过目标识别算法，判断所述第一疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第一疑似火点区域为火点区域。由于在本发明实施例中，确定热成像图像中每个像素点对应的温度，将对应的温度大于预设的温度阈值的像素点确定为疑似火点，进而确定出第一疑似火点区域。然后通过目标识别算法，判断所述第一疑似火点区域中是否存在干扰物体，如果否，确定所述第一疑似火点区域为火点区域，如果是，确定所述第一疑似火点区域不是火点区域。本发明实施例确定火点区域时排除了干扰物体，例如车辆引擎的干扰，从而提高了火点检测的准确率。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。