一種基于半透明特征的早期火災(zāi)煙霧檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種火災(zāi)煙霧檢測方法，特別是關(guān)于一種基于半透明特征的早期火災(zāi) 煙霧檢測方法，屬于火災(zāi)監(jiān)測及報(bào)警技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 火災(zāi)是最經(jīng)常、最普遍地威脅公眾安全和社會發(fā)展的主要災(zāi)害之一。為有效預(yù)防 火災(zāi)發(fā)生，做好火災(zāi)預(yù)警非常重要。目前常用氣體或溫度傳感器監(jiān)測火災(zāi)，這種方法需要火 勢擴(kuò)展到傳感器一定距離范圍內(nèi)才能做出警報(bào)，不易及早發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)，欲達(dá)到較好效果需要 安裝大量傳感器，僅適用于家庭及小型公共場所。而且傳感器對環(huán)境條件較為敏感，大部分 傳感器長期置于高濕度、高溫、粉塵等惡劣環(huán)境便會發(fā)生傳感器中毒，影響檢測效果。近幾 年隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，基于視頻的方法逐漸應(yīng)用于火災(zāi)監(jiān)測中，這種方法的 優(yōu)點(diǎn)在于可以通過選擇視頻采集點(diǎn)的位置，僅需設(shè)置少數(shù)攝像頭便可對大范圍多角度進(jìn)行 檢測，硬件簡單、成本低，對環(huán)境適應(yīng)能力也較強(qiáng)?；馂?zāi)的發(fā)生發(fā)展過程一般情況下先出現(xiàn) 可見煙階段，之后才進(jìn)入燃燒階段和劇烈燃燒階段，可見火災(zāi)發(fā)生初期常伴隨煙霧產(chǎn)生，通 過檢測煙霧的方法可以在火災(zāi)發(fā)生初期進(jìn)行迅速反應(yīng)，有利于火災(zāi)的早期預(yù)警和控制，將 火災(zāi)危害程度降低。
[0003] 國內(nèi)外對火災(zāi)煙霧檢測方法的研宄和成果很多，例如楊杰提出一種基于顏色矩的 煙霧檢測算法，該方法僅基于煙霧像素顏色特性；ByoungChulKo利用方向梯度直方圖， 通過隨機(jī)森林分類器進(jìn)行煙霧和非煙霧的劃分；HidenoriMaruta通過紋理特征結(jié)合支持 向量機(jī)對煙霧進(jìn)行識別；王欣剛進(jìn)行運(yùn)動物體的檢測分割，分析圖像幀中運(yùn)動物體的動 態(tài)特征（煙霧區(qū)域整體移動相對穩(wěn)定性、邊緣模糊性、面積增長特征），進(jìn)而判斷監(jiān)控區(qū)域 是否有火災(zāi)煙霧的發(fā)生；袁飛牛建立滑動時(shí)間窗得到塊運(yùn)動序列，根據(jù)可以反映出運(yùn)動持 續(xù)的程度的累積量和表明每個(gè)塊最可能的運(yùn)動方向的主運(yùn)動方向，提出一種煙霧檢測方 法；王濤通過對煙霧飄動特性的分析，提出一種視頻煙霧檢測的新方法，首先利用滑動時(shí) 間窗分析視頻中運(yùn)動區(qū)域的飄動性特征，提取出飄動方向、周期飄動強(qiáng)度、周期有效飄動強(qiáng) 度和周期逆向飄動強(qiáng)度等特征，建立多特征向量使用神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)訓(xùn)練并檢測煙霧； A.Genovese等人綜合顏色、邊緣等靜態(tài)特性和運(yùn)動特性、區(qū)域增長特性來識別煙霧。
[0004] 綜上所述，現(xiàn)有方法主要基于煙霧圖像的顏色特征、靜態(tài)特征和動態(tài)特征對火災(zāi) 煙霧進(jìn)行判斷和識別，這些方法普遍存在運(yùn)算復(fù)雜度較高、環(huán)境條件限制度高的問題。另 外，上述方法均存在無法克服的缺陷是都有較高的誤報(bào)率，尤其在室外復(fù)雜環(huán)境中，誤報(bào)率 居高不下，難以實(shí)用化。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對上述問題，本發(fā)明的目的是提供一種能夠有效降低室外大空間早期火災(zāi)煙霧 檢測誤報(bào)率的基于半透明特征的早期火災(zāi)煙霧檢測方法。
[0006] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取以下技術(shù)方案：一種基于半透明特征的早期火災(zāi)煙 霧檢測方法，其包括以下步驟：1)采集某一室外場景位于監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的一幅圖像作為原圖 像；2)將步驟1)中采集的原圖像利用復(fù)原公式進(jìn)行計(jì)算得到原圖像的復(fù)原圖，如果原圖像 是采集到的第一幀圖像，則分別保存此圖像及其復(fù)原圖作為背景圖像及其復(fù)原圖并返回步 驟1)，否則進(jìn)入步驟3) ;3)將步驟2)計(jì)算得到的原圖像的復(fù)原圖與背景圖像的復(fù)原圖分 別均勻分成邊長為MXN的小塊，并計(jì)算兩幅復(fù)原圖像中每一對應(yīng)小塊區(qū)域的相似度；4)設(shè) 定相似度閾值T1，建立與復(fù)原圖像大小一致的不相似塊標(biāo)志圖1^5)按照步驟3)計(jì)算原 圖像和背景圖像中的每一圖像塊的相似度；6)建立與原圖像大小一致的不相似標(biāo)志圖Iy 7)將兩幅圖^和Im相減，得到圖像差I(lǐng)diff即得到圖像半透明區(qū)域；8)在半透明區(qū)域Idiff 中搜素連通區(qū)域Si，求取連通區(qū)域Si的面積A，并設(shè)定面積閾值T2,若滿足A>T2則進(jìn)入步 驟9)，否則將原圖像與原背景圖像進(jìn)行融合，生成新的背景圖像并返回步驟1) ;9)搜索完 整煙霧區(qū)域，即以連通區(qū)域Si作為種子區(qū)域，在Im中搜尋連通區(qū)域S2，則S2包含了整個(gè)煙 霧圖像的半透明和不透明區(qū)域；10)設(shè)符合條件的圖像計(jì)數(shù)初始值為〇,計(jì)算連通區(qū)域&的 動態(tài)特性參數(shù)，若該原始圖像是第一幀符合的圖像計(jì)數(shù)加1，記錄此連通區(qū)域&的中心C、 面積A、周長P和尖角數(shù)量Sc，返回步驟1);否則比較該幀原圖像的連通區(qū)域與前一幀圖像 最大連通區(qū)域的中心C，面積A、周長P和尖角數(shù)量的差值Cdiff，Adiff，Pdiff，Scdiff，若滿足Cdiff <T3,Adiff>T4,Pdiff>T5,Scdiff>T6則符合條件的圖像計(jì)數(shù)加1，若符合條件的圖形計(jì) 數(shù)值大于T7,則進(jìn)入步驟11);否則將符合條件的圖像數(shù)量計(jì)數(shù)值賦為0,返回步驟1)，其 中，13、14、15、16為預(yù)先設(shè)定的閾值；11)輸出火警信號，并在原圖像中標(biāo)出煙霧區(qū)域位置。
[0007] 所述2)將步驟1)中采集的原圖像利用復(fù)原公式進(jìn)行計(jì)算得到原圖像的復(fù)原圖， 其中，復(fù)原公式為：
[0008] J(x) =(I(x)-Ib)/(l-Ib)
[0009] 式中，J(x)為場景輻射率，I(x)為半透明煙霧覆蓋后的圖像，Ib為空氣光的輻射 率。
[0010] 所述3)將步驟2)計(jì)算得到的原圖像的復(fù)原圖與背景圖像的復(fù)原圖分別均勻分成 邊長為MXN的小塊，并計(jì)算兩幅復(fù)原圖像中每一對應(yīng)小塊區(qū)域的相似度，計(jì)算公式為：
[0011]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于半透明特征的早期火災(zāi)煙霧檢測方法，其包括以下步驟： 1) 采集某一室外場景位于監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的一幅圖像作為原圖像； 2) 將步驟1)中采集的原圖像利用復(fù)原公式進(jìn)行計(jì)算得到原圖像的復(fù)原圖，如果原圖 像是采集到的第一幀圖像，則分別保存此圖像及其復(fù)原圖作為背景圖像及其復(fù)原圖并返回 步驟1)，否則進(jìn)入步驟3); 3) 將步驟2)計(jì)算得到的原圖像的復(fù)原圖與背景圖像的復(fù)原圖分別均勻分成邊長為 MXN的小塊，并計(jì)算兩幅復(fù)原圖像中每一對應(yīng)小塊區(qū)域的相似度； 4) 設(shè)定相似度閾值T1，建立與復(fù)原圖像大小一致的不相似塊標(biāo)志圖Im; 5) 按照步驟3)計(jì)算原圖像和背景圖像中的每一圖像塊的相似度； 6) 建立與原圖像大小一致的不相似標(biāo)志圖Itj2; 7) 將兩幅圖It^P I m相減，得到圖像差I(lǐng) diff即得到圖像半透明區(qū)域； 8) 在半透明區(qū)域Idiff中搜素連通區(qū)域S i，求取連通區(qū)域S1的面積A，并設(shè)定面積閾值 T2,若滿足A > T2則進(jìn)入步驟9)，否則將原圖像與原背景圖像進(jìn)行融合，生成新的背景圖像 并返回步驟1); 9) 搜索完整煙霧區(qū)域，即以連通區(qū)域S1作為種子區(qū)域，在I m中搜尋連通區(qū)域S 2，則S2 包含了整個(gè)煙霧圖像的半透明和不透明區(qū)域； 10) 設(shè)符合條件的圖像計(jì)數(shù)初始值為〇,計(jì)算連通區(qū)域&的動態(tài)特性參數(shù)，若該原始圖 像是第一幀符合的圖像計(jì)數(shù)加1，記錄此連通區(qū)域S 2的中心C、面積A、周長P和尖角數(shù)量 Sc，返回步驟1);否則比較該幀原圖像的連通區(qū)域與前一幀圖像最大連通區(qū)域的中心C，面 積 A、周長 P 和尖角數(shù)量的差值 Cdiff，Adiff, Pdiff，Scdiff，若滿足 Cdiff< T3, A diff> T4, P diff> T5, Scdiff> T6則符合條件的圖像計(jì)數(shù)加1，若符合條件的圖形計(jì)數(shù)值大于T7,則進(jìn)入步驟 11);否則將符合條件的圖像數(shù)量計(jì)數(shù)值賦為〇,返回步驟1)，其中，Τ3、Τ4、Τ5、Τ6為預(yù)先設(shè) 定的閾值； 11) 輸出火警信號，并在原圖像中標(biāo)出煙霧區(qū)域位置。
2. 如權(quán)利要求1所述的一種基于半透明特征的早期火災(zāi)煙霧檢測方法，其特征在于： 所述2)將步驟1)中采集的原圖像利用復(fù)原公式進(jìn)行計(jì)算得到原圖像的復(fù)原圖，其中，復(fù)原 公式為： J(x) = (I (x)-Ib)/(l-Ib) 式中，J(X)為場景輻射率，I(X)為半透明煙霧覆蓋后的圖像，Ib為空氣光的輻射率。
3. 如權(quán)利要求1或2所述的一種基于半透明特征的早期火災(zāi)煙霧檢測方法，其特征在 于：所述3)將步驟2)計(jì)算得到的原圖像的復(fù)原圖與背景圖像的復(fù)原圖分別均勻分成邊長 為MXN的小塊，并計(jì)算兩幅復(fù)原圖像中每一對應(yīng)小塊區(qū)域的相似度，計(jì)算公式為：
式中，i、j是指原圖像的復(fù)原圖與背景圖像的復(fù)原圖中對應(yīng)的圖像塊，％、a2......ak 和1^、132......bk是原圖像的復(fù)原圖與背景圖像的復(fù)原圖中的每一對應(yīng)小塊中的對應(yīng)像素 點(diǎn)的顏色值。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于半透明特征的早期火災(zāi)煙霧檢測方法，其包括以下步驟：1)采集一幅圖像作為原圖像；2)計(jì)算得到原圖像的復(fù)原圖，如果原圖像是采集到的第一幀圖像，則分別保存此圖像及其復(fù)原圖作為背景圖像及其復(fù)原圖并返回步驟1)，否則進(jìn)入步驟3)；3)兩幅復(fù)原圖像中每一對應(yīng)小塊區(qū)域的相似度；4)建立與復(fù)原圖像大小一致的不相似塊標(biāo)志圖IO1；5)計(jì)算原圖像和背景圖像中的每一圖像塊的相似度；6)建立與原圖像大小一致的不相似標(biāo)志圖IO2；7)獲取圖像半透明區(qū)域；8)在半透明區(qū)域中搜索連通區(qū)域并計(jì)算其面積；9)搜索完整煙霧區(qū)域；10)計(jì)算圖像動態(tài)也行；11)輸出火警信號，并在原圖像中標(biāo)出煙霧區(qū)域位置。本發(fā)明可以應(yīng)用石化工廠、大型倉庫、大型公眾場所等諸多領(lǐng)域。
【IPC分類】G08B17-10
【公開號】CN104751591
【申請?zhí)枴緾N201510152485
【發(fā)明人】胡英, 李愛國, 張旭, 汪洋
【申請人】大連希爾德安全技術(shù)有限公司
【公開日】2015年7月1日
【申請日】2015年4月1日