:1、兩幀圖像灰度差值T2>50 ;2、該點對應位置的背景模型像素值小于150。將滿足幀差條件C2的點在當前幀圖像對應位置上標記為True。所述背景模型采用圖像平均的方法，計算視頻圖像序列中連續(xù)的N幀圖像平均值作為背景模型。
[0027]步驟2032，將步驟2031提取的疑似火焰特征點進行區(qū)域連接。
[0028]若步驟202判斷當前圖像為彩色圖像，則根據(jù)步驟2031中將當前圖像標記為True的點和當前圖像中滿足條件Cl的點進行重新標記，并將重新標記后的相互毗鄰的點進行區(qū)域連接，作為疑似火焰區(qū)域。
[0029]若步驟202判斷當前圖像為灰度圖像，則根據(jù)步驟2031中將當前圖像標記為True的點和當前圖像中滿足灰度值大于220的點進行重新標記，并將重新標記后的相互毗鄰的點進行區(qū)域連接，作為疑似火焰區(qū)域。
[0030]步驟2033，對步驟2032連接后的疑似火焰區(qū)域進行參數(shù)計算。
[0031]若步驟202判斷當前圖像為彩色圖像，則計算疑似火焰區(qū)域的如下參數(shù):面積、周長、填充率、寬高比、質(zhì)心位置、疑似區(qū)域RGB的平均值。
[0032]若步驟202判斷當前圖像為灰度圖像，則計算疑似火焰區(qū)域的如下參數(shù):面積、周長、填充率、寬高比、質(zhì)心位置、疑似區(qū)域的平均灰度。
[0033]所述填充率為疑似區(qū)域面積與其最小外接矩形的比值。
[0034]步驟204，對步驟203提取的疑似火焰區(qū)域進行篩選。篩選條件包括:疑似區(qū)域填充率大于閾值T3且小于閾值T4 ;疑似區(qū)域?qū)捀弑葷M足，寬與高的比值和高與寬的比值均小于T5。其中T3取值范圍為[0.50-0.60]，T4取值范圍為[0.90-0.95]，T5取值范圍為[2-4]。
[0035]步驟205，對篩選后保留下的疑似火焰區(qū)域進行匹配更新。
[0036]如圖6所示，步驟205包含以下步驟:
步驟2051，根據(jù)疑似區(qū)域顏色或灰度特征進行匹配操作。若圖像為彩色圖像，則當前幀疑似區(qū)域的RGB平均值與歷史疑似區(qū)域RGB平均值變化差值小于閾值T6 ;若圖像為灰度圖像，則當前幀疑似區(qū)域平均灰度與歷史疑似區(qū)域平均灰度變化差值小于閾值T7。T6取值范圍為[20-30]，T7取值范圍為[10-20]。
[0037]步驟2052，根據(jù)疑似區(qū)域時域特征進行匹配操作。在視頻圖像序列中，火焰區(qū)域的面積變化應該呈漸變的，即兩幀之間的面積變化不會超過一定范圍，本實施實例設定閾值為T8=[0.5-1.5]，即當前幀疑似區(qū)域面積與歷史疑似區(qū)域面積比值大于0.5小于1.5。
[0038]步驟2053，根據(jù)疑似區(qū)域運動特征進行匹配操作。在視頻圖像序列中，火焰是不斷運動的但火情發(fā)生初期其運動又會限定在某一范圍內(nèi)，因此限定其單次質(zhì)心移動距離不超過閾值T9，累加移動距離閾值為Τ10。T9取值范圍為[10~15]，TlO取值范圍為[20~50]。
[0039]將滿足上述所有匹配步驟的當前幀疑似區(qū)域所對應的歷史疑似區(qū)域匹配次數(shù)加I并用當前幀疑似區(qū)域?qū)ζ涓黜梾?shù)進行更新。若有其中任意一項不匹配，則將該歷史疑似區(qū)域的丟失次數(shù)加1，當歷史疑似區(qū)域丟失次數(shù)累計達到閾值Tll時，清空該歷史疑似區(qū)域各項參數(shù)。其中，Tll取值范圍為[5~10]。
[0040] 步驟206，根據(jù)步驟205匹配結(jié)果，統(tǒng)計各個歷史疑似區(qū)域的匹配次數(shù)與設定閾值相比較，當達到閾值T12時，則判定該區(qū)域為火焰區(qū)域發(fā)出報警信息。其中，T12取值范圍為[10?16]O
[0041 ] 以上所述，僅為本發(fā)明中的【具體實施方式】，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉該技術(shù)的研宄人員在本發(fā)明所揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，根據(jù)實際情況做出的多種改變，都應涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護范圍應該以權(quán)利要求書的保護范圍為準。
【主權(quán)項】
1.一種基于視頻圖像分析的火焰檢測方法與裝置，其特征在于，該裝置包括: 第一部分，視頻圖像獲取單元，用于獲取監(jiān)控區(qū)域的視頻圖像信息； 第二部分，圖像信息判斷單元，用于檢測當前幀圖像類型，判斷當前幀圖像是彩色圖像還是灰度圖像，若為灰度圖像則記錄連續(xù)出現(xiàn)灰度圖像幀數(shù)； 第三部分，疑似區(qū)域提取單元，用于提取當前幀圖像的火焰疑似區(qū)域； 第四部分，疑似區(qū)域篩選單元，用于排除不符合條件的火焰疑似區(qū)域，保存符合條件的疑似區(qū)域相關(guān)參數(shù)作為歷史數(shù)據(jù)； 第五部分，匹配更新單元，用于將當前幀火焰疑似區(qū)域與歷史疑似區(qū)域進行匹配操作并更新歷史疑似區(qū)域的相關(guān)參數(shù)； 第六部分，判斷報警單元，用于判斷各個歷史疑似區(qū)域是否符合最終報警條件。
2.按照權(quán)利要求1所述的裝置，其特征在于，疑似區(qū)域提取單元包括: a特征點提取單元，用于提取當前圖像下零散火焰特征點；b區(qū)域連接單元，用于將特征點提取單元提取出的相互Btt鄰的特征點進行區(qū)域連接；c參數(shù)計算單元，用于計算連接后的火焰疑似區(qū)域的相關(guān)參數(shù)。
3.按照權(quán)利要求1所述的裝置，其特征在于，匹配更新單元包括: 疑似區(qū)域形態(tài)特征匹配單元，依據(jù)火焰的形態(tài)特征對當前火焰疑似區(qū)域和歷史疑似區(qū)域進行匹配操作；疑似區(qū)域時域特征匹配單元，依據(jù)火焰的時域特征對當前火焰疑似區(qū)域和歷史疑似區(qū)域進行匹配操作；疑似區(qū)域運動特征匹配單元，依據(jù)火焰的運動特征對當前火焰疑似區(qū)域和歷史疑似區(qū)域進行匹配操作。
4.一種基于視頻圖像分析的火焰檢測方法與裝置，其特征在于，該方法步驟包括: 第一步驟，利用圖像采集裝置獲取監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的視頻圖像信息； 第二步驟，檢測當前幀圖像類型，判斷當前幀圖像是彩色圖像還是灰度圖像，若為灰度圖像則記錄連續(xù)出現(xiàn)灰度圖像幀數(shù)； 第三步驟，提取當前幀圖像的火焰疑似區(qū)域，依據(jù)圖像類型不同，采取不同的特征提取方式，若當前圖像為彩色圖像，則依據(jù)火焰的彩色特征提取出火焰疑似區(qū)域，若當前圖像為灰度圖像則依據(jù)火焰高亮特征提取出火焰疑似區(qū)域； 第四步驟，排除不符合條件的火焰疑似區(qū)域，保存符合條件的疑似區(qū)域相關(guān)參數(shù)作為歷史數(shù)據(jù)； 第五步驟，將當前幀火焰疑似區(qū)域與歷史疑似區(qū)域進行匹配操作并更新歷史疑似區(qū)域的相關(guān)參數(shù)； 第六步驟，判斷各個歷史疑似區(qū)域是否符合最終報警條件。
5.按照權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，第三步驟中包括以下子步驟: 步驟A，依據(jù)幀差法提取零散的疑似火焰特征點，彩色圖像下疑似火焰特征點提取條件為:1、R>G>B ;2、R>220，灰度圖像下疑似火焰特征點提取條件為:1、兩幀圖像灰度差值大于50，2、該點對應位置的背景模型像素值小于150 ;步驟B，將提取的疑似火焰特征點進行區(qū)域連接；步驟C，對連接后的疑似火焰區(qū)域進行參數(shù)計算。
6.按照權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，第四步驟中篩選條件包括:疑似區(qū)域填充率大于第三閾值且小于第四閾值；疑似區(qū)域?qū)捀弑葷M足，寬與高的比值和高與寬的比值均小于第五閾值，其中第三閾值取值范圍為[0.50-0.60]，第四閾值取值范圍為[0.90-0.95]，第五閾值取值范圍為[2~4]。
7.按照權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，第五步驟中包括如下子步驟: 步驟D，根據(jù)疑似區(qū)域顏色或灰度特征進行匹配操作，若圖像為彩色圖像，則當前幀疑似區(qū)域的RGB平均值與歷史疑似區(qū)域RGB平均值變化差值小于第六閾值；若圖像為灰度圖像，則當前幀疑似區(qū)域平均灰度與歷史疑似區(qū)域平均灰度變化差值小于第七閾值，第六閾值取值范圍為[20~30]，第七閾值取值范圍為[10~20];步驟E，根據(jù)疑似區(qū)域時域特征進行匹配操作，在視頻圖像序列中，火焰區(qū)域的面積變化應該呈漸變的，即兩幀之間的面積變化不會超過一定范圍，即當前幀疑似區(qū)域面積與歷史疑似區(qū)域面積比值設為第八閾值，其取值范圍為[0.5-1.5];步驟F，根據(jù)疑似區(qū)域運動特征進行匹配操作，在視頻圖像序列中，火焰是不斷運動的但火情發(fā)生初期其運動又會限定在某一范圍內(nèi)，因此限定其單次質(zhì)心移動距離不超過第九閾值，累加移動距離為第十閾值，第九閾值取值范圍為[10~15]，第十閾值取值范圍為[20~50]。
【專利摘要】一種基于視頻圖像分析的火焰檢測方法與裝置，首先通過視頻圖像獲取單元獲得監(jiān)控區(qū)域的視頻圖像并通過圖像信息判斷單元判斷當前幀圖像類型，后續(xù)處理會依據(jù)圖像類型不同而采用不同的處理方式；然后利用疑似區(qū)域提取單元提取出當前幀圖像上的疑似火焰區(qū)域并通過疑似區(qū)域篩選單元剔除不符合條件的虛假區(qū)域；之后利用匹配更新單元對篩選后保存下來的疑似區(qū)域進行匹配更新操作；最后判斷報警單元依據(jù)各個歷史疑似區(qū)域的匹配次數(shù)是否達到閾值來判斷該疑似區(qū)域是否發(fā)生火情。本發(fā)明依據(jù)白天夜晚火焰表現(xiàn)出的不同特征而分類進行判斷，極大的提高了報警準確率。
【IPC分類】G06K9-00, G06K9-62
【公開號】CN104598895
【申請?zhí)枴緾N201510068450
【發(fā)明人】張德馨
【申請人】天津艾思科爾科技有限公司
【公開日】2015年5月6日
【申請日】2015年2月10日