[发明专利]基于360度全景红外鱼眼摄像机之山火监控识别方法及装置

权利要求书

1.一种基于360度全景红外鱼眼摄像机之山火监控识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：采用360度全景红外鱼眼摄像机采集红外图像，采用温度传感器测量相应区域的温度值，采用烟雾传感器测量相应区域的烟雾浓度；

步骤2：将采集到的数据，即是红外图像数据、温度值和烟雾浓度传输到山火监控识别中心；

步骤3：用图像还原算法对所采集的红外图像还原成平面图像；

步骤4：用图像去噪算法对还原后的平面图像进行去噪处理，用图像增强算法对还原后的平面图像进行增强处理，用图像分割算法对还原后的平面图像进行分割处理，得到火焰区域；

步骤5：得到监控区域的5种特征的值，这些特征是火焰特征：火焰增长率、火焰圆形度和火焰形体变化及环境特征：温度值和烟雾浓度；

步骤6：将所得的5种特征的值应用到山火监控识别系统的模型中进行识别判断，判断是否发生山火，若有发生山火，则给出报警信息。

2.如权利要求1所述的一种基于360度全景红外鱼眼摄像机之山火监控识别方法，其特征在于：所述步骤6所采用的山火监控识别系统模型为逻辑回归模型，所述逻辑回归模型使用Sigmoid函数预测输出分类，其具体计算公式为此公式中，参数z由公式z＝w₀x₀+w₁x₁+w₂x₂+w₃x₃+w₄x₄得出，其中，x₀到x₄为提取到的5个特征的值，w₀到w₄是最佳特征参数；识别的过程为：首先，将获取的五个特征的值以及是否发生火灾的值这6个数据按照时间顺序进行存储，组成学习库，然后，使用学习库中的数据，利用逻辑回归模型进行训练，得到5个最佳特征参数w₀，w₁，w₂，w₃和w₄，最后，将这数带入Sigmoid函数，形成只含有x₀，x₁，x₂，x₃，x₄5个变量的预测函数，得到预测信息。

3.如权利要求2所述的一种基于360度全景红外鱼眼摄像机之山火监控识别方法，其特征在于：得到所述步骤5的火焰增长率的步骤为通过阀值分割后割出疑似图像，再统计出疑似图像的像素点，进而计算火焰面积，火焰增长率则为

4.如权利要求3所述的一种基于360度全景红外鱼眼摄像机之山火监控识别方法，其特征在于：得到所述步骤5的火焰圆形度具体为火焰圆形度

5.如权利要求4所述的一种基于360度全景红外鱼眼摄像机之山火监控识别方法，其特征在于：得到所述步骤5的火焰形体变化的步骤为先计算连续帧的变化图像的相似度ξ_i，然后求取几个相似度值的平均值，即是该平均值即为火焰形体变化。

6.如权利要求1至5任一项所述的一种基于360度全景红外鱼眼摄像机之山火监控识别方法，其特征在于：所述步骤2的数据传输方式为温度传感器和烟雾传感器通过无线的方式将采集到的数据传输给山火监控识别中心，360度全景红外鱼眼摄像机通过有线的方式将红外图像数据传输到微控制器，最终由微控制器通过无线方式将红外图像传输到山火监控识别中心。

7.如权利要求6所述的一种基于360度全景红外鱼眼摄像机之山火监控识别方法，其特征在于：所述温度传感器和烟雾传感器的无线传输方式为CDMA或者LTE。

8.如权利要求7所述的一种基于360度全景红外鱼眼摄像机之山火监控识别方法，其特征在于：还包括数据储存步骤，即是在将得到的5种特征的值应用到山火监控识别系统的模型中进行识别判断后，无论判断结果如何，都将此5种特征的值的数据和是否发生火灾的数据进行存储。

9.如权利要求8所述的一种基于360度全景红外鱼眼摄像机之山火监控识别方法，其特征在于：还包括设置休眠模式的步骤，具体为设置休眠时钟，确定待机的状态时间。

10.一种如权利要求1至9任一项所述的山火监控识别方法所采用的装置，其特征在于：包括以下部分：

数据采集模块：包括360度全景红外鱼眼摄像机模块和温度、浓度采集模块，用于采集监控山火区域的火焰图像、温度值和烟雾浓度；

数据控制模块：用于管理采集到的数据，做好传输准备；

数据传输模块：用于将采集到的数据传输至山火监控识别中心；

数据处理模块：用于将接收到的数据与山火监控识别模型进行对比分析并判断；

数据存储模块：用于将采集到的数据存储到数据库；

电源管理模块：用于对数据采集和传输装置提供电力支持。