[发明专利]一种基于视频图像的烟雾火焰复合式自动检测方法

说明书

技术领域

本发明属于图像型火灾检测技术领域，涉及一种视频图像烟火复合自动检测的方法。

背景技术

在人类日常生活中，火灾严重威胁着其生命、财产安全，因此尽可能早的发现火灾险情对保护人类的生命和财产是有非常重大的意义的。

比较传统的火灾检测方法主要是应用一些传感器进行烟火的检测，主要包括：感烟型火灾探测器、感温型火灾探测器、可燃气体传感探测器等检测方法。这类传统检测方法主要是需要在小空间中近距离的接触发生火灾时产生的高热气流、固体悬浮颗粒、燃烧气体等，在空间较大时很难达到实时、快速的检测火灾，且较难定位发生火灾的位置。相比于传统的火灾检测方法，视频图像型火灾检测是一种新型的火灾检测方法，其覆盖范围广、有效探测距离远、应用领域大，在实际生活和生产的火灾检测中有非常广阔的应用空间。

中国发明专利申请号为201210273296.5(公开日为2012年10月31日)，提出了一种基于边缘检测算子用火灾图像探测系统，主要首先通过对图像进行一些增强、滤波等预处理，然后进行灰度拉伸提高图像的对比度，利用边缘算子对图像进行边缘检测，对检测后的数据进行计算火焰特征参数，从判断火焰信息。该方法设计简单、检测速度快，但是对疑似火焰的目标容易误检，检测准确率不高，同时只能取得火焰信息的轮廓信息，不能准确获取火焰的全部信息。

中国专利CN 101493980 B提供了一种基于多特征融合的快速视频火焰探测方法，首先通过对视频图像建立高斯模型，然后提取运动目标，再对提取的运动目标进行火焰颜色决策、闪动分析，从而提取出火焰区域。该方法检测速度快，准确率也较高，但是对火灾初期产生的烟雾不能准确识别，在实际火灾检测中应用有限。

中国发明专利申请号为20081012137.x(公开日为2009年3月25日)主要通过对火焰的颜色和频率进行火灾判定，虽然可以较快检测出火焰信息，但是误报率较高，对于室内某些可燃物(木板、棉絮等)在燃烧初期并不呈现明显的火焰，而是烟雾为主，因为烟雾特征与火焰特征存在明显的不同，从而该方法在火灾初期将不能准确识别烟雾，必然错过灭火的最佳时间。

在火灾的初期，往往没有产生明显的火焰，而是表现为烟雾形式，所以烟雾的检测对前期火灾的监控有着重大的意义。

姜海东等人提出了一种通过基于K均值聚类的分形编码技术进行视频烟雾检测的方法，该方法检测特征单一，且聚类的时候时间花费也较大，检测烟雾的效果一般，特别对于较复杂的场景检测效果不是很理想。

中国专利申请号为201210506158.7(公布日为2013.04.03)提出一种基于RGB对比度与目标形状的烟雾检测方法，该方法通过对前景区域的RGB对比图像进行二维离散小波变换分析，其次进行能量特征提取和视觉特征提取，获取烟雾信息。该方法检测效果不错可以区分烟雾和其他纯色物体，但是该方法在二维离散小波变换、基于块匹配的光流提取运动特征比较耗时，在实际应用中实时性受到限制。

现有技术存在的不足：目前基于视频图像的火灾监控方法主要从火焰与烟雾的颜色、纹理等静态特征和形状变化、运动趋向等动态特征进行烟火分析。往往判别特征比较单一，误报、漏报率较高，特别在复杂环境下检测效果不是很理想。

发明的内容

针对上述现有技术中火灾探测器的种种限制和不足，本发明提出一种基于视频图像的烟雾火焰复合式自动检测，根据白天、夜晚视频图像的不同特点，应用不同的方法，对火焰和烟雾同时进行检测，综合判断，从而提高方法的处理效率，减少误报、漏报率，增大烟火检测效果的稳定性和准确性。

本发明采用的技术方案如下：

一种视频图像烟火复合自动检测方法，根据白天、夜晚视频图像的不同特点，应用不同的方法，对火焰和烟雾同时进行检测，综合判断，其特征在于：首先，在RGB色彩空间中，判断三个通道亮度值差的绝对值是否都小于一个阈值Threshold1，然后统计满足这些条件的所有像素数目，当满足这些条件的像素数目占单帧图像总的数目的比例大于Threshold2，则判断为夜晚视频图像，其次根据当前帧图像中的亮度均值进行判断，小于设定的阈值Threshold3，则直接按照夜晚视频图像烟火检测算法进行处理；当亮度均值大于设定的阈值，则继续统计满足该条件的单帧中的像素占总共像素的比例，当大于Threshold4时，则按照白天视频图像烟火检测算法进行处理，这样将大大减少了方法的处理时间，提升了烟火检测的响应速度。