一種基于視頻圖像的火災檢測方法及其火災檢測裝置制造方法
【專利摘要】本發明提供一種基于視頻圖像處理的火災檢測方法及其火災檢測裝置，火災檢測裝置包括火災視頻采集模塊、火災檢測模塊、火災分析模塊、火災判斷模塊以及火災報警模塊。火災檢測方法通過更新背景、構建火焰顏色特征信息和提取火焰特征等方式進行火災預警。更新背景模型能夠在一定程度上過濾掉光照、“鬼影”等情況的影響，并且通過構建火焰顏色特征信息獲取“可疑火焰區域”，最后根據設定的特征匹配規則再次進行確認并進行火災預警。本發明專利綜合了火焰的紋理和空域等特征信息，并提出了使用對提取到的四個火焰特征進行線性融合的方法對火焰進行再次鑒別，在保證正確檢測率的基礎上，降低了虛假報警率。
【專利說明】一種基于視頻圖像的火災檢測方法及其火災檢測裝置
【技術領域】
[0001] 本發明涉及火災檢測領域，具體的涉及一種基于視頻圖像的火災檢測方法及其火 災檢測裝置。
【背景技術】
[0002] 隨著社會經濟的迅速發展，高層建筑火災，森林火災等安全事故日益突出并受到 越來越多的重視。由于以上火災具有傳播速度快，火災危害大，涉及范圍廣以及營救比較困 難等特點，傳統型的火災探測器無法快速的檢測火災，尤其是室外、隧道、公共交通工具和 室內高大空間的火災檢測和預警更是對傳統型火災探測器的巨大挑戰。因為室外、隧道、公 共交通工具和室內高大空間的范圍大，火災發生時產生的煙霧很難到達房間頂部或受熱障 區域的影響人們常常不能及時發現起火位置，無法進行早期火災檢測和預警，使得消防聯 動裝置成了擺設，等到火勢無法控制時則為時已晚，造成巨大的損失。所以基于視頻的火災 檢測技術和預警方法的研究倍受科研工作者的關注。
[0003] 基于視頻分析的火災檢測技術，是在視頻監控的基礎上實現對監控區域的火災進 行檢測。利用攝像機監控目標區域，從監控視頻中提取疑似火災圖像并進行分析后，再提取 疑似區域的特征參數并與設定的特征閾值進行比對，從而判斷是否發生火災，一旦判斷為 火災就自動報警。基于視頻的火災探測技術克服了傳統火災探測技術受到環境因素影響的 特點，具有可視化，響應速度快，無接觸，抗干擾，智能化等特點。
[0004] 視頻火災檢測算法研究的主要驅動力是視頻監視系統的普及應用和機器視覺技 術的日臻成熟。但是，目前基于視頻的火災檢測技術還存在很多技術難點。已知的火災檢 測算法主要是基于火焰特征的分析和建模展開的，還存在高誤報和檢測精度低的缺點。目 前火焰檢測算法主要存在的問題如下：
[0005] 首先，由于火焰的視覺特征具有復雜的非線性和隨機性，且對外界條件比較敏感， 要全面有效地量化描述火災事件還有許多問題亟待解決。
[0006] 其次，雖然目前火災檢測方法在一定場景下可以滿足用戶的需求，但是對于室外 光照以及與火焰顏色相近的物體比較敏感，極易產生錯誤預警。
[0007] 最后，目前的火災檢測方法大部分利用了已知的訓練樣本來得到最終的分類結 果。但是火災發生的場景復雜多變，對于一個全新的場景，往往不能達到很高的檢測精度。
【發明內容】
[0008] 本發明為解決上述提到的現有的火災檢測方法存在的缺點，提供一種基于視頻圖 像處理的火災檢測裝置和方法，能夠應對場景復雜的火災，并且能夠達到非常高的檢測精 度。
[0009] 具體的，本發明的目的在于提供一種基于視頻圖像處理的火災檢測方法，其包括 以下步驟：
[0010] S1、通過獲取的視頻圖像，輸入視頻序列，從而獲得相應的視頻圖像，構建背景更 新模型，檢測視頻中的運動區域，通過二值化運算以及形態學操作統計當前視頻圖像中的 運動區域，去除圖像中的噪聲點，獲取運動區域的方式如下：
【權利要求】
1. 一種基于視頻圖像的火災檢測方法，其特征在于：其包括以下步驟： 51、 通過獲取的視頻圖像，輸入視頻序列，構建背景更新模型，檢測所述視頻圖像中的 運動區域，通過二值化運算以及形態學操作統計當前視頻圖像中的運動區域，去除圖像中 的噪聲點，獲取如下運動區域：
其中?；為常量，X:為當前視頻幀，X丨為背景幀樣本，η是背景幀樣本的數目，Tn的取值 與η相關，其值可以表示為Τη?cnl；，c為一個常量，Bt即為獲取到的運動區域； 52、 在S1步驟的基礎上，構建火焰在RGB顏色空間和HSI顏色空間的特征模型，并提取 火焰在所述RGB顏色空間和所述HSI顏色空間中火焰顏色特征信息，從而得到可疑火焰區 域； 53、 在S2步驟的基礎上，對得到的可疑火焰區域進行空域和頻域上的分析，并提取火 焰燃燒時的特征信息； 54、 在S3步驟的基礎上，對提取得到的火焰燃燒時的特征信息進行加權融合，并根據 參數數值判斷是否存在火焰。
2. 根據權利要求1所述的火災檢測方法，其特征在于：在S1步驟中對運動區域的檢測 需要對連續多幀視頻圖像進行標記后，根據前后視頻圖像的關系進行處理，通過形態學操 作獲取最終的運動區域。
3. 根據權利要求2所述的基于視頻圖像處理的火災檢測方法，其特征在于：需要對S1 步驟中檢測到的運動區域進行分類保存，并根據S2步驟中提取的火焰顏色特征信息進行 規則化處理，提取所述可疑火焰區域。
4. 根據權利要求3所述的基于視頻圖像處理的火災檢測方法，其特征在于：S3步驟中 用于提出的火焰燃燒時的特征信息包括以下子步驟：
531. 通過LBP算子計算火災發生時火焰的紋理特征；
532. 計算火災發生時火焰的無序性，具體表現在火焰的形體變化引起空間分布的變 化；
533. 計算火焰位置的變化率，具體為通過計算得到的火焰區域中心的變化來區別火焰 區域和非火焰區域；以及
534. 計算火焰區域面積的變化率。
5. 根據權利要求4所述的基于視頻圖像處理的火災檢測方法，其特征在于：S31步驟 還包括通過設定一個3X3的模板算子來計算所述可疑火焰區域，并通過設定的閾值進行判 定，具體的方法為基于一個3X3的模板算子，將中心像素與其鄰域像素進行比較，若周圍像 素值大于中心像素值，則將該點賦值為1，否則賦值為〇,最后將一個權值模板與閾值處理 后的圖像進行對應相乘求和，得到中心像素的值，然后計算每個紋理圖像的方差對火焰區 域進行過濾，方差的計算公式如下：
其中mask表示可選的操作掩碼，N是mask中非零元素的個數，arr(i)表示需要計算的 紋理圖像的值，是計算得到的方差。
6. 根據權利要求5所述的基于視頻圖像的火災檢測方法，其特征在于：S3步驟還包括 將檢測到的可疑火焰區域前后幀之間的關系進行量化，并根據設定的閾值進行判定。
7. 根據權利要求6所述的基于視頻圖像的火災檢測方法，其特征在于：S3步驟還包括 將檢測到的可疑火焰區域前后幀之間的中心距離的差異進行量化，根據火焰中心的偏移量 進行過濾，并根據設定的閾值進行判定。
8. 根據權利要求7所述的基于視頻圖像處理的火災檢測方法，其特征在于：S3步驟還 包括將檢測到的連續可疑火焰區域的面積變化情況進行量化，并根據面積的變化率進行進 一步確認是否存在可疑火焰區域。
9. 根據權利要求2-8中任一權利要求所述的基于視頻圖像的火災檢測方法，其特征在 于：所述火災判斷模塊對每30幀視頻圖像進行一次判定，并且當連續3次滿足預先設定參 數的判斷后則判斷為存在火災，火災報警模塊觸發報警裝置進行報警。
10. -種基于視頻圖像的火災檢測裝置，其特征在于：其包括設置在火災防控區域的 高清攝像頭、與所述高清攝像頭相連接的火災視頻采集模塊、火災檢測模塊、火災分析模 塊、火災判斷模塊以及火災報警模塊； 所述火災視頻采集模塊包括視頻采集單元、視頻輸入單元以及顏色構建模塊，所述視 頻采集單元采集來自所述高清攝像頭的視頻圖像，并通過視頻輸入單元輸入視頻序列，所 述顏色構建模塊對背景模型進行更新，并構建火焰顏色特征信息； 所述火災檢測模塊對視頻圖像中是否存在可疑火焰區域進行判斷； 所述火災分析模塊對所述視頻圖像中存在的可疑火焰區域進行空域分析和頻域分析， 并依次提取火災發生時火焰的紋理特征、計算火災發生時火焰的無序性、計算火焰位置的 變化率以及計算火焰區域面積的變化率； 所述火災判斷模塊預先設置存在火災的參數數值，并將從所述火災分析模塊獲得到的 計算結果與所述參數數值進行比較，判斷所述視頻圖像中是否存在火焰； 所述火災報警模塊根據火災判斷模塊的判斷結果，如果判定所述視頻圖像中存在火 焰，則會觸發報警裝置進行報警。
【文檔編號】G06T7/40GK104091354SQ201410369759
【公開日】2014年10月8日 申請日期:2014年7月30日 優先權日:2014年7月30日
【發明者】不公告發明人 申請人:北京華戎京盾科技有限公司