基于異構雙核的煙霧檢測系統的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于安防設備技術領域，設及基于異構雙核的煙霧檢測系統。
【背景技術】
[0002] 復雜指令計算機（CISC)指令系統比較豐富，會有專用指令來完成特定的功能，處 理特殊任務效率較高。而精簡指令計算機化ISC)主要把精力放在常用的指令上，盡量使他 們簡單高效，對不常用的功能用組合指令完成，因此在RISC機器上實現特殊任務時效率比 較低。OMAPL138是TI公司的一款達芬奇架構的低功耗雙核嵌入式處理器，它的非對稱多 核結構使得它兼具CISC高數字信號處理性能和RISC技術的優點。系統劃分為多個可并行 的不同工作類型的任務，將不同的任務運行在其更適合運行的處理器上，整個應用系統將 運行得更為高效。采用復雜指令集的高性能TMS320C674XDSP核屯、運行SYS/BIOS實時操 作系統，處理各種視頻算法；采用精簡指令集的ARM926EJ-S核屯、作為主處理器運行Linux 操作系統，負責驅動外圍設備進行網絡傳輸，視頻顯示，引導、加載從處理器DSP，對DSP進 行電源管理、復位控制、在合適的寄存器中寫入DSP執行的入口點等，除此之外，主處理器 還有運行Qt人機交互界面、裝載文件系統等常規操作系統的所有功能，有了ARM主處理器， DSP就從復雜的系統控制中解脫出來了。同時相較于傳統的視頻圖像處理系統，OMAPL138 將ARM和DSP集成于一塊巧片中，在穩定性方面有著無可比擬的優勢。
[0003] 現有的火災檢測用到W上技術，目前提出的基于圖像的火災檢測技術，如特定環 境下的火災檢測，利用火焰色彩、輪廓等特征的火災檢測，但檢測到火焰可能為時已晚。在 火災形成的初期，往往會有煙霧產生，若能有效檢測到該些煙霧并實時報警，就能把火災扼 殺在搖籃中
【發明內容】
[0004] 本發明的目的在于提供基于異構雙核的煙霧檢測系統，解決了目前火災檢測建立 在圖像檢測上，無法檢測出火災初期產生的煙霧，延誤了火災的及時發現的問題。
[0005] 本發明所采用的技術方案是按照W下步驟進行：
[0006] 步驟1 ;首先根據公式
[0007] Gray= 0. 299R+0. 587G+0. 114B(2)
[000引 Gray表示灰度值，R，G，B表示RGB格式視頻數據的R，G，B分量值，將彩色圖像轉 成灰度圖像；
[0009] 步驟2 ;為了檢測頻度圖像與基準圖像之間的變化程度，采用公式（1)計算變化窗 口在基準狀態與當前狀態下兩幅頻度圖像之間的相關系數：
[0010]
[0011] 公式中，片'>(m，n)表示時刻t的頻度圖像在窗口i的點（m，n)的頻度值，af嗦示 時刻t頻度圖像在窗口i各像素的平均頻度值，9,W(m，n)表示基準圖像的頻度圖像在窗口 i的點（m，n)的頻度值，儀W表示基準圖像的頻度圖像在窗口i各像素的平均頻度值；
[0012] 依據公式（3)計算變化窗口在基準狀態與當前狀態下兩幅灰度圖像之間的相關 系數：
[001 引
[0014] 公式中，護如M)表示時刻t的灰度圖像在窗口i的點（m，n)的灰度值，皆巧示 時刻t灰度圖像在窗口i各像素的平均灰度值，華。>如叫表示基準圖像的灰度圖像在窗口 i的點（m，n)的灰度值，巧表示基準圖像的灰度圖像在窗口i各像素的平均灰度值；
[0015] 步驟3 ;把起始無煙無運動物體的場景圖作為基準圖，為保證煙霧檢測的可靠性， 每隔一段時間自動更新基準圖，通過定時自動檢測窗口的變化率來確定是否場景狀態已穩 定，變化率r=Si/S，其中Si表示當前帖各窗口與基準圖的差分圖像二值化后值為1的像 素的個數，S表示各窗口的總像素數，若各窗口的變化率在連續100帖內均保持在一個穩定 值上，則判斷該場景已達到穩定狀態，此時進行薄煙或者濃煙的檢測；
[0016] 步驟 4 ;
[0017] 1、依據頻度圖像的高靈敏性，判別相鄰兩帖圖像有否變化，C,w<0嚴時有變化， 給出可疑窗口；皆>是窗口i中的頻度圖像的相關闊值；
[001引 2、判別濃煙的可疑窗口，連續多帖巧的窗口即為濃煙的可疑窗口 . 0W是 灰度圖像的相關闊值；
[0019] 3、判別是否有濃煙，濃煙的可疑窗口是否滿足連續性和擴展性特征，滿足則判斷 為是，則有濃煙，一級報警；
[0020] 4、如果沒有濃煙，則所有可疑窗口滿足C產>> 0W，即為薄煙，二級報警。
[0021] 本發明的有益效果是方法簡單，能夠準確的判斷出是否有薄煙、濃煙，并及時進行 預警。
【附圖說明】
[0022] 圖1系統硬件框圖；
[0023] 圖2系統軟件結構圖；
[0024] 圖3異構多核協作與通信流程圖；
[0025] 圖4視頻處理流程圖；
[0026] 圖5頻度圖像映射關系；
[0027] 圖6煙霧檢測結果圖（室內）；
[002引圖7煙霧檢測結果圖（室外）。
【具體實施方式】
[0029] 下面結合【具體實施方式】對本發明進行詳細說明。
[0030] 通過檢測當前帖與基準圖的頻度圖像之間的相關性和當前帖與基準圖的灰度圖 像之間的相關性來檢測煙霧。
[0031] 本發明是基于低功耗浮點DSP+ARM雙核架構的高性能巧片OMAPL138,帶煙霧檢測 功能的視頻監控與處理系統。本發明利用Davinci異構多核通信的基礎組件SysLink，實 現了視頻信號在異構多核處理器之間的通信與處理，具有體積小，功耗低，算法實現靈活高 效，可W脫離計算機獨立運行等特點。在OMAPL138的DSP端運行了基于圖像頻度特征的煙 霧檢測算法，綜合運用頻度圖像和灰度圖像相對于基準圖的相關系數，既能檢測濃煙也能 檢測稀薄煙霧，并利用煙霧的獨有特征避免了物體移動與光照變化等場景引起的誤檢測。
[0032] 本發明基于TI(德州儀器）公司最新推出的ARM+DSP架構的高性能嵌入式微處理 器OMAPL138,通過ARM和DSP的分工合作，實現了視頻的捕獲、煙霧檢測處理、輸出通路。系 統使用Syslink為OMAPL138提供協作與通信，DSP運行視頻處理算法，ARM進行輸入輸出處 理，大大提高了視頻信號的處理速度。煙霧檢測系統利用基于圖像頻度特征的煙霧檢測算 法，能有效檢測出薄煙和濃煙，增加了預警級別，減少了誤檢測，從而更加準確有效的提供 監控視頻的火災預警服務。
[0033] 本發明的煙霧檢測算法通過檢測當前帖與基準圖的頻度圖像之間的相關性和當 前帖與基準圖的灰度圖像之間的相關性來檢測煙霧，不僅能檢測出火災形成初期的稀薄煙 霧，還能檢測出濃煙，是目前已有的煙霧檢測技術所做不到的。頻度圖像具有較強的敏感 性，頻度圖像中原本的像素值被替換為具有與此像素值相同的像素點個數，故即使彩色圖 像中的局部像素點有著比較微小的改變，也會引起頻度圖像中其他具有相同像素值的像素 點發生變化，整幅頻度圖像就會有全局性的顯著變化。在煙霧檢測中利用頻度圖像的特性 十分合適，當視頻場景中出現少量薄煙時，在彩色圖像中有薄煙的地方，其像素值會有很小 的變化，該樣的變化并不足W得到檢測，但是從頻度圖像上就會發現，不僅在薄煙存在的區 域，在無煙的其他區域，頻度值也會發生明顯變化。因此，只要有薄煙在局部區域出現，便會 引起全局圖像的頻率信息發生明顯變化，利用此特性便能有效地進行稀薄薄煙的檢測。
[0034] 本發明算法步驟：
[0035] 步驟1 ;在對薄煙進行判定時，不僅要利用圖像的頻度特性，同時也需要結合圖像 的灰度特性進行判別。首先根據公式
[0036] Gray= 0. 299R+0. 587G+0. 114B(2)
[0037] Gray表示灰度值，R，G，B表示RGB格式視頻數據的R，G，B分量值 [003引將彩色圖像轉成灰度圖像；
[0039] 步驟2;為了檢測頻度圖像與基準圖像之間的變化程度，本發明設計了計算相關 性的相關系數，公式（1)計算變化窗口在基準狀態與當前狀態下兩幅頻度圖像之間的相關 系數，如下：
[0040]
[0041] 公式中，/>,"知，叫表示時刻1:的頻度圖像在窗口;[的點（111，]1)的頻度值，貨,"嗦示 時刻t頻度圖像在窗口i各像素的平均頻度值，g嚴如，n)表示基準圖像的頻度圖像在窗口 i的點（m，n)的頻度值，風W表示基準圖像的頻度圖像在窗口i各像素的平均頻度值。
[0042] 依據公式（3)計算變化窗口在基準狀態與當前狀態下兩幅灰度圖像之間的相關 系數，即把公式中代表頻度值的變量改成灰度值即可。
[0043]
[0044] 公式中，皆乂m，n)表示時刻t的灰度圖像在窗口i的點（m，n)的灰度值，表示 時刻t灰度圖像在窗口i各像素的平均灰度值，式W(m，n)表示基準圖像的灰度圖像在窗口 i的點（m，n)的灰度值，心W表示基準圖像的灰度圖像在窗口i各像素的平均灰度值。
[0045] 如前所示，在彩色圖像中即使薄煙只出現在部分區域內，其對應的頻度圖像也會 呈現出全體性的明顯變化。所W，薄煙出現前后的頻度圖像之間的相關性變得很小，表現為 相關系數值變得很低。另一方面，當彩色圖像中出現少量薄煙時，灰度圖像的改變并不大， 其灰度值只有在有煙的區域上會有小量的變化，其他無煙區域的灰度值并沒有發生改變。 因此，薄煙出現前后的灰度圖仍然保持著高度相關，其相關系數值比較接近于1。
[0046] 步驟3 ;基準圖及其更新方法
[0047] 把起始無煙無運動物體的場景圖作為基準圖，為保證煙霧檢測的可靠性，每隔一 段時間自動更新基準圖。在有物體或煙的運動時，窗口的變化率是不穩定的，基準圖的更新 需要選定在無煙、無運動物體的情況下進行。我們可W通過定時自動檢測窗口的變化率來 確定是否場景狀態已穩定，變化率r=Si/S，其中Si表示當前帖各窗口與基準圖的差分圖 像二值化后值為1的像素的個數，S表示各窗口的總像素數。
[0048] 若各窗口的變化率在連續100帖內均保持在一個穩定值上，則可W判斷該場景已 達到穩定狀態。此時便可W進行基準圖的更新并且計算窗口的各項闊值，包括窗