[发明专利]一种基于前景累积图像的图像型火灾探测方法

说明书

技术领域

本发明属于火灾探测技术领域，具体涉及计算机图像处理和视频火灾探测，特别涉及一种图像型火灾火焰探测方法。

背景技术

图像型火灾探测技术，这里是指仅仅采用可视波段CCD摄像机图像数据进行处理，不考虑红外波段等其它波段的火焰图像。图像型火灾探测技术通过CCD摄像机对监控场所进行监测并将拍摄到的视频图像，经过数据采集卡压缩解码再传输到控制计算机，然后通过采用先进的计算机处理算法在线分析和识别火焰和烟雾，利用火灾时燃烧过程中图像的频谱特性、色度特性、纹理特性、运动特性，使其模型化、过程化，形成计算机可识别的火灾模式，从而识别火灾信息，快速、准确的完成火灾检测，并及时发出报警信号。

图像型火灾探测技术具有响应速度快，监测范围广，距离远的特点，适用于高大空间场所，还可在室外环境中使用，使火灾探测更大程度地满足人们对火灾安全的需求，与传统的火灾探测技术相比具有显著的优势，代表了当今火灾探测技术的较高水平。目前，对火焰图像进行识别，多采用颜色模型判别和对火焰轮廓进行频域分析的手段来实现实时探测。如Yamagishi(Proceedings of 1999 International Symposium on Micromechatronics and Human Science，Nagoya，Japan：255-260.)提出了一种火焰识别算法，首先将RGB色彩空间转换到视觉线性的HSV色彩空间，在HSV空间中确定火焰色彩区域，采用火焰轮廓极坐标时空数据的二维傅立叶变换来描述火焰动态特征，然后利用人工神经网络进行识别。Noda(Proceedings of Vehicle Navigation and Information Systems Conference，Yokohama，Japan，1994：57-62)等人针对隧道场景火灾火焰进行研究，为了降低成本，他们使用隧道已有的黑白闭路电视监控系统，因此只采用了灰度图像。这种系统对于隧道这种背景比较单一的场合在某种程度上是比较适合的。T.Celik(Automatic Fire Detection in Video Sequences.In：Proceedings of European Signal Processing Conference，Florence，Italy，September 2006.)通过对近1000张火灾图片，16，309，070个火焰区域像素的RGB通道进行统计，得出火焰RGB颜色区域边界判别函数，从而来识别火焰像素。然而，这种使用颜色判别模型的方法不能够区分和与火焰颜色相近的干扰源，如阳光、灯泡和摆动红旗等，误报率较高。Liu Chebin(Proceedings of ICPR 2004.Proceedings of the 17th International Conference on.2004.4(4)：34～137.)提出一种火焰区域的光谱、时间和空间模型，通过分析火焰空间结构特征，将火焰区域的轮廓通过傅里叶变换，然后通过自回归模型来描述其变化，从而得到火焰的识别判据。袁非牛(Journal of University of Science and Technology of China，2006.36(1)：39～43.)提出了一种基于规格化傅立叶描述子的轮廓波动距离模型，来度量火焰的时空闪烁特征。但火焰的闪烁特征受背景光影响较大，而且在图像场景中如果火焰区域面积较小，这种闪烁特征并不明显。Ugur Toreyin(Proceedings of IEEE 30th International Conference on Acoustics，Speech，and Signal Processing.Philadelphia，PA，USA.2005.2(2)：669-672.)综合利用运动、频闪、边缘模糊和颜色特征等来识别火焰，利用时空小波变换提取闪烁特征和边缘模糊特征，从而实现视频火焰探测，虽然取得了较好的效果，但由于算法过于复杂，计算量大，难以满足图像型火灾探测产品对于实时探测的要求，在一定程度上限制了该技术的发展。