專(zhuān)利名稱(chēng)：一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的煙霧檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法，具體涉及基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的煙霧檢測(cè)方法，可應(yīng)用于火災(zāi)報(bào)警監(jiān)控。
背景技術(shù)：
傳統(tǒng)的基于煙霧探測(cè)器的火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)由于對(duì)煙霧的高靈敏度和低成本等特性在火災(zāi)防控方面取得了廣泛的應(yīng)用。但是由于其特殊的工作原理，即探測(cè)器必須與一定濃度的煙霧接觸才能報(bào)警，使得它無(wú)法應(yīng)用于大的空間以及露天環(huán)境。此外，煙霧擴(kuò)散至報(bào)警探測(cè)器的時(shí)間加長(zhǎng)了煙霧的發(fā)現(xiàn)時(shí)間，不利于火災(zāi)的及早發(fā)現(xiàn)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)主要研究從圖像數(shù)據(jù)中獲取信息的方法，在基于視頻監(jiān)控的火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)中，可以通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法對(duì)視頻圖像內(nèi)容進(jìn)行分析，獲得對(duì)監(jiān)控區(qū)域場(chǎng)景的初步理解，而不需要與煙霧接觸產(chǎn)生化學(xué)反應(yīng)，因此能夠監(jiān)控大空間以及露天區(qū)域；同時(shí)，基于視頻監(jiān)控的火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)能夠獲得豐富的現(xiàn)場(chǎng)圖像信息數(shù)據(jù)，可以及時(shí)提供對(duì)著火位置， 火勢(shì)大小的初步判斷，第一時(shí)間提供火情信息，降低火災(zāi)損失。煙霧檢測(cè)屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中特定目標(biāo)的檢測(cè)識(shí)別問(wèn)題，一些研究人員提出了基于煙霧不同特征的檢測(cè)算法。目前實(shí)際使用中的煙霧檢測(cè)算法主要有以下幾種1)基于顏色信息的煙霧檢測(cè)顏色信息是圖形的重要信息，通過(guò)在彩色圖形中尋找特定顏色的區(qū)域，能夠發(fā)現(xiàn)潛在的目標(biāo)區(qū)域，從而實(shí)現(xiàn)煙霧的檢測(cè)。然而，利用顏色信息進(jìn)行煙霧檢測(cè)也存在一些明顯的不足，例如受相似顏色目標(biāo)的干擾；此外，能否針對(duì)不同顏色的煙霧建立合適的顏色模型，也是限制顏色信息在煙霧檢測(cè)中應(yīng)用的一個(gè)重要限制。2)基于運(yùn)動(dòng)信息的煙霧檢測(cè)煙霧的運(yùn)動(dòng)存在特定的規(guī)律(煙往高處擴(kuò)散)，通過(guò)計(jì)算場(chǎng)景中的光流，發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的光流運(yùn)動(dòng)特性，能夠?qū)熿F與不具備這些運(yùn)動(dòng)特性的目標(biāo)區(qū)分開(kāi)來(lái)。然而，光流計(jì)算的準(zhǔn)確性，監(jiān)控區(qū)域的成像條件等都對(duì)煙霧的準(zhǔn)確檢測(cè)結(jié)果有很大影響。3)基于小波分析的煙霧檢測(cè)小波分析方法作為信號(hào)處理，尤其是圖像處理中的重要工具，在圖像處理領(lǐng)域的很多問(wèn)題中都有重要應(yīng)用。通過(guò)對(duì)場(chǎng)景圖像進(jìn)行小波變換，得到圖像的小波域信息，能夠在頻域和空域同時(shí)對(duì)圖像進(jìn)行分析。有學(xué)者研究了圖像中煙霧區(qū)域同非煙霧區(qū)域在小波域的差別，研究了一系列基于小波變換的煙霧檢測(cè)方法，如小波域能量損失與保留能量的關(guān)系、 小波系數(shù)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律等，獲得了較好的效果。但是小波分析方法往往只針對(duì)特定形態(tài)的煙霧，難以滿(mǎn)足一些特定場(chǎng)合的應(yīng)用需求。雖然研究人員提出了不同的煙霧檢測(cè)算法，但是由于煙霧的形狀變化多種多樣， 不同燃燒物產(chǎn)生的煙霧的濃度、灰度差異很大，加上檢測(cè)的背景各不相同，目前很難找到能夠很好的描述圖像中煙霧的特征。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的煙霧檢測(cè)方法，首先通過(guò)在每幀視頻中計(jì)算運(yùn)動(dòng)區(qū)域的特征對(duì)區(qū)域的類(lèi)別屬性進(jìn)行初始分析，然后根據(jù)幀間運(yùn)動(dòng)區(qū)域的關(guān)系對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)屬性進(jìn)行綜合判斷，能夠?qū)崿F(xiàn)室內(nèi)外大空間范圍內(nèi)的實(shí)時(shí)煙霧檢測(cè)，為大型倉(cāng)庫(kù)等場(chǎng)所的火災(zāi)防控工作提供技術(shù)支持。
一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的煙霧檢測(cè)方法，具體為
檢測(cè)第t幀圖像的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，運(yùn)動(dòng)區(qū)域的序號(hào)記為i ；
提取第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的一個(gè)以上的特征；
計(jì)算第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的特征加權(quán)和得到該運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分；
計(jì)算第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域與第t_l幀圖像的所有運(yùn)動(dòng)區(qū)域的距離；
確定第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域與第t_l幀圖像的所有運(yùn)動(dòng)區(qū)域的距離的最小值；
若第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域與第t_l幀圖像的所有運(yùn)動(dòng)區(qū)域的距離的最小值小于最小距離閾值，則依據(jù)第t-ι幀圖像該最小值對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分更新第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分；
若第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域與第t-Ι幀圖像的所有運(yùn)動(dòng)區(qū)域的距離的最小值大于等于距離閾值，則計(jì)算第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域與第t-2幀圖像的所有運(yùn)動(dòng)區(qū)域的距離；
確定第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域與第t_2幀圖像的所有運(yùn)動(dòng)區(qū)域的距離的最小值；
若第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域與第t_2幀圖像的所有運(yùn)動(dòng)區(qū)域的距離的最小值小于最小距離閾值，則依據(jù)第t-2幀圖像該最小值對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分更新第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分；
若第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分超過(guò)報(bào)警閾值，則認(rèn)定存在煙霧。
進(jìn)一步地，若第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域與第t-2幀圖像的所有運(yùn)動(dòng)區(qū)域的距離的最小值大于等于最小距離閾值，則第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分保持不變。
進(jìn)一步地，所述依據(jù)第t-Ι幀圖像該最小值對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分更新第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分步驟具體為第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分片巧: ，巧: 為第t-Ι幀圖像該最小值對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分，i i0. 8 彡 a 彡 0. 95。
進(jìn)一步地，所述依據(jù)第t-2幀圖像該最小值對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分更新第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分步驟具體為第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分Pl=PhbxΡ1'}，Ρ1'}為第t-2幀圖像該最小值對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分，i i0. 75 彡 b 彡 0. 9。
進(jìn)一步地，所述運(yùn)動(dòng)區(qū)域的特征包括灰度均值、運(yùn)動(dòng)區(qū)域內(nèi)前繼歷史幀圖像中的平均灰度均值穿越次數(shù)、運(yùn)動(dòng)區(qū)域內(nèi)前繼歷史幀圖像中灰度最大增加圖像與灰度最大減少圖像均值的比值、前繼歷史幀圖像中灰度最大變化圖像在運(yùn)動(dòng)區(qū)域的均值和方差、運(yùn)動(dòng)區(qū)域內(nèi)較大梯度像素點(diǎn)與區(qū)域面積的比值。
進(jìn)一步地，所述計(jì)算第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域與第t_l幀圖像的所有運(yùn)動(dòng)區(qū)域的距離步驟具體為
在第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域和第t_l幀圖像的第j個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域內(nèi)分別選個(gè)#和個(gè)方塊；5
計(jì)算第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域與第t_l幀圖像的第j個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的距離 ι Y L'/2 Rankma^ (Y L'jl/2 Rankma^ (diJ ))
權(quán)利要求
1.一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的煙霧檢測(cè)方法，具體為 檢測(cè)第t幀圖像的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，運(yùn)動(dòng)區(qū)域的序號(hào)記為i ； 提取第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的一個(gè)以上的特征；計(jì)算第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的特征加權(quán)和得到該運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分； 計(jì)算第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域與第t-i幀圖像的所有運(yùn)動(dòng)區(qū)域的距離； 確定第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域與第t-i幀圖像的所有運(yùn)動(dòng)區(qū)域的距離的最小值； 若第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域與第t-i幀圖像的所有運(yùn)動(dòng)區(qū)域的距離的最小值小于最小距離閾值，則依據(jù)第t-ι幀圖像該最小值對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分更新第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分；若第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域與第t-i幀圖像的所有運(yùn)動(dòng)區(qū)域的距離的最小值大于等于距離閾值，則計(jì)算第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域與第t-2幀圖像的所有運(yùn)動(dòng)區(qū)域的距離； 確定第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域與第t-2幀圖像的所有運(yùn)動(dòng)區(qū)域的距離的最小值； 若第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域與第t-2幀圖像的所有運(yùn)動(dòng)區(qū)域的距離的最小值小于最小距離閾值，則依據(jù)第t-2幀圖像該最小值對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分更新第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分；若第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分超過(guò)報(bào)警閾值，則認(rèn)定存在煙霧。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的煙霧檢測(cè)方法，其特征在于，若第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域與第 t-2幀圖像的所有運(yùn)動(dòng)區(qū)域的距離的最小值大于等于最小距離閾值，則第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分保持不變。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的煙霧檢測(cè)方法，其特征在于，所述依據(jù)第t-Ι幀圖像該最小值對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分更新第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分步驟具體為第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分ρ/，fji為第t-i幀圖像該最小值對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)區(qū)域i i的屬性得分，0. 8彡a彡0. 95。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的煙霧檢測(cè)方法，其特征在于，所述依據(jù)第t-2幀圖像該最小值對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分更新第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分步驟具體為第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分# =Pti +bxP^，巧二2為第t-2幀圖像該最小值對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的屬性得分，0. 75彡b彡0.9。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的煙霧檢測(cè)方法，其特征在于，所述運(yùn)動(dòng)區(qū)域的特征包括灰度均值、運(yùn)動(dòng)區(qū)域內(nèi)前繼歷史幀圖像中的平均灰度均值穿越次數(shù)、運(yùn)動(dòng)區(qū)域內(nèi)前繼歷史幀圖像中灰度最大增加圖像與灰度最大減少圖像均值的比值、前繼歷史幀圖像中灰度最大變化圖像在運(yùn)動(dòng)區(qū)域的均值和方差、運(yùn)動(dòng)區(qū)域內(nèi)較大梯度像素點(diǎn)與區(qū)域面積的比值。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的煙霧檢測(cè)方法，其特征在于，所述計(jì)算第t幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域與第t-Ι幀圖像的所有運(yùn)動(dòng)區(qū)域的距離步驟具體為在第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域和第t-Ι幀圖像的第j個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域內(nèi)分別選個(gè)#和個(gè)方塊；計(jì)算第i個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域與第t-ι幀圖像的第j個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的距離
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的煙霧檢測(cè)方法，其特征在于，所述檢測(cè)第t幀圖像的運(yùn)動(dòng)區(qū)域步驟包括生成運(yùn)動(dòng)前景圖像步驟第t幀圖像Ft中的每一像素點(diǎn)Ft(x，y)，分別與第t-Atl，t-At2, t_At3幀圖像中對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)巧_Δ ι(χ,_ν)、巧為(及少)、相減并取絕對(duì)值，得到差值 dlfft-4X,y、, dlfft-4X,y、, 6/躍-~3(及少)，取差值的最大值與運(yùn)動(dòng)檢測(cè)閾值八？作比較，若大于閾值A(chǔ)F則認(rèn)為該點(diǎn)處存在運(yùn)動(dòng)，則將該像素點(diǎn)/χυ)置為255，否則置0，從而得到運(yùn)動(dòng)前景圖像；運(yùn)動(dòng)前景圖像濾波步驟；連通域標(biāo)記步驟。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的煙霧檢測(cè)方法，其特征在于，AF取值為10至30之間。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的煙霧檢測(cè)方法，首先檢測(cè)場(chǎng)景中的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，然后通過(guò)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的特征加權(quán)求和得到每個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的初始屬性評(píng)判，最后通過(guò)幀間運(yùn)動(dòng)區(qū)域關(guān)聯(lián)的方法，確定視頻序列中運(yùn)動(dòng)區(qū)域是否屬于同一目標(biāo)，對(duì)同一目標(biāo)進(jìn)行綜合分析，判斷該目標(biāo)是否為煙霧。本發(fā)明采用幀間目標(biāo)關(guān)聯(lián)方法確定幀間運(yùn)動(dòng)區(qū)域的關(guān)系，對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)屬性進(jìn)行綜合判斷。該方法具有復(fù)雜度低、降低虛警率的特點(diǎn)，能夠及時(shí)準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)監(jiān)控場(chǎng)景中出現(xiàn)的煙霧。
文檔編號(hào)G08B17/10GK102509414SQ20111036578
公開(kāi)日2012年6月20日 申請(qǐng)日期2011年11月17日 優(yōu)先權(quán)日2011年11月17日
發(fā)明者宋萌萌, 李馳, 杜儉, 桑農(nóng), 王岳環(huán), 袁志偉, 郭敏, 顧舒航 申請(qǐng)人:華中科技大學(xué)