煙霧檢測方法以及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種煙霧檢測方法W及裝置。
【背景技術】
[0002] 目前，在視頻監控中需要對煙霧進行檢測。例如當大樓的某一處發生火災時，如果 能通過視頻圖像自動檢測出該區域出現煙霧，則可W盡快進行火災報警，減少火災帶來的 損失。
[0003] 但是，現有技術中對視頻圖像進行檢測來判斷是否存在煙霧的技術方案均存在檢 測準確性不高、不能快速準確地進行檢測的問題。
[0004] 應該注意，上面對技術背景的介紹只是為了方便對本發明的技術方案進行清楚、 完整的說明，并方便本領域技術人員的理解而闡述的。不能僅僅因為該些方案在本發明的
【背景技術】部分進行了闡述而認為上述技術方案為本領域技術人員所公知。
【發明內容】
[0005] 本發明實施例提供一種煙霧檢測方法W及裝置，能夠通過視頻圖像快速準確地對 煙霧進行檢測。
[0006] 根據本發明實施例的一個方面，提供一種煙霧檢測方法，所述煙霧檢測方法包 括：
[0007] 對于待檢測圖像的多峽進行特征提取，獲得所述待檢測圖像中用于檢測運動物體 的一個或多個候選區域；
[0008] 分析所述候選區域在所述多個峽中的面積變化、運動方向W及形狀變化；
[0009] 根據分析結果判斷所述候選區域是否存在煙霧。
[0010] 根據本發明實施例的另一方面，提供一種煙霧檢測裝置，所述煙霧檢測裝置包 括：
[0011] 獲取單元，對于待檢測圖像的多峽進行特征提取，獲得所述待檢測圖像中用于檢 測運動物體的一個或多個候選區域；
[0012] 分析單元，分析所述候選區域在所述多個峽中的面積變化、運動方向W及形狀變 化；
[0013] 判斷單元，根據分析結果判斷所述候選區域是否存在煙霧。
[0014] 本發明的有益效果在于；通過特征提取獲得候選區域，并分析候選區域在多個峽 中的面積變化、運動方向W及形狀變化，可W基于視頻快速準確地對煙霧進行檢測。
[0015] 參照后文的說明和附圖，詳細公開了本發明的特定實施方式，指明了本發明的原 理可W被采用的方式。應該理解，本發明的實施方式在范圍上并不因而受到限制。在所附 權利要求的精神和條款的范圍內，本發明的實施方式包括許多改變、修改和等同。
[0016] 針對一種實施方式描述和/或示出的特征可相同或類似的方式在一個或更 多個其它實施方式中使用，與其它實施方式中的特征相組合，或替代其它實施方式中的特 征。
[0017] 應該強調，術語"包括/包含"在本文使用時指特征、整件、步驟或組件的存在，但 并不排除一個或更多個其它特征、整件、步驟或組件的存在或附加。
【附圖說明】
[0018] 所包括的附圖用來提供對本發明實施例的進一步的理解，其構成了說明書的一部 分，用于例示本發明的實施方式，并與文字描述一起來闡釋本發明的原理。顯而易見地，下 面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創 造性勞動性的前提下，還可W根據該些附圖獲得其他的附圖。在附圖中：
[0019] 圖1是本發明實施例1的煙霧檢測方法的一流程示意圖；
[0020] 圖2是本發明實施例1的獲取候選區域的一流程示意圖；
[0021] 圖3是本發明實施例1的方向定義的一示意圖；
[0022] 圖4是本發明實施例2的煙霧檢測裝置的一構成示意圖；
[0023] 圖5是本發明實施例2的獲取單元的一構成示意圖；
[0024] 圖6是本發明實施例2的分析單元的一構成示意圖；
[00巧]圖7是本發明實施例3的電子設備的一構成示意圖。
【具體實施方式】
[0026] 參照附圖，通過下面的說明書，本發明的前述W及其它特征將變得明顯。在說明書 和附圖中，具體公開了本發明的特定實施方式，其表明了其中可W采用本發明的原則的部 分實施方式，應了解的是，本發明不限于所描述的實施方式，相反，本發明包括落入所附權 利要求的范圍內的全部修改、變型W及等同物。
[0027] 實施例1
[0028] 本發明實施例提供一種煙霧檢測方法。圖1是本發明實施例的煙霧檢測方法的一 流程示意圖，如圖1所示，所述煙霧檢測方法包括：
[0029] 步驟101，對于待檢測圖像的多峽進行特征提取，獲得所述待檢測圖像中用于檢測 運動物體的一個或多個候選區域；
[0030] 步驟102,分析所述候選區域在所述多個峽中的面積變化、運動方向W及形狀變 化；
[0031] 步驟103,根據分析結果判斷所述候選區域是否存在煙霧。
[0032] 在本實施例中，可W通過對視頻中的慢速運動物體進行提取，通過候選區域來跟 蹤運動物體的軌跡，并分析該運動物體所在候選區域的面積變化、運動方向W及形狀變化 等信息，從而判斷該候選區域中是否存在煙霧。
[0033] 圖2是本發明實施例的獲取候選區域的一流程示意圖，如圖2所示，步驟101對于 待檢測圖像的多峽進行特征提取，獲得所述待檢測圖像中用于檢測運動物體的一個或多個 候選區域，具體可W包括：
[0034] 步驟201，對每一峽進行背景建模W獲得所述峽的二值圖像；
[00巧]例如，可W采用基于高斯混合模型（GMM，GaussianMix化reModel))的背景建模 方法，對輸入視頻的灰度圖像進行背景建模，然后計算前景(運動)區域。獲得的前景圖W二 值圖像方式表示，即前景部分的像素值為"1"，背景部分的像素值為"0"。但本發明不限于 此，還可W采用現有其他的方式來計算二值圖像。
[0036] 步驟202,在所述二值圖像上獲得一個或多個連通域；
[0037]例如，在二值圖上像素值為"1"且相互連通的像素將被整合成為若干個像素集合， 即連通域。關于連通域的概念，對于本領域的技術人員是清楚的，可W參考相關技術。每一 幅二值圖中可W提取出一個或若干個不同大小的連通域。
[0038] 步驟203,對所述一個或多個連通域進行篩選W獲得所述一個或多個候選區域。
[0039]可W對連通域進行篩選來降低噪聲的干擾，進一步提高檢測的準確度W及降低計 算的復雜度。此外，當僅由一個連通域的情況下，可W直接將該連通域作為候選區域。
[0040]在一個實施方式中，對于每一連通域計算面積，可W篩選掉面積小于預設闊值的 連通域。例如，如果一個連通域的面積（即該連通域內的包含的像素數目）小于一定的預設 闊值，則該連通域將被忽略而不作處理。關于該預設闊值，可W根據經驗值預先確定。
[0041]在另一個實施方式中，對于每一連通域計算平均顏色深度，可W篩選掉平均顏色 深度在預設范圍之外的連通域。例如，可W獲取連通域中的像素在原始圖像中對應像素的 y，cb，crH個通道的值，然后計算整個連通域的像素在y，cb，crH個通道中的均值。此 夕F，對于y，cb，crH個通道，可W分別預設H個取值范圍；[ymin，ymax], [cbmin，cbmax], [crmin，crmax]。如果一個連通域的像素對應的原始圖像區域在H個通道中的均值都落在 H個取值范圍之內，則該連通域被保留，否則該連通域將被忽略而不作處理。
[0042]值得注意的是，W上僅對如何篩選連通域進行了示意性說明，但本發明不限于此， 還可W采用其他的方式進行篩選。此外，上述實施方式可W單獨進行，也可W結合起來使 用，即將經過面積篩選W