[发明专利]基于空间封闭性的火灾中烟的识别方法

说明书

本发明公开了基于空间封闭性的火灾中烟的识别方法，包括：步骤1，利用监控摄像头采集监控场景的图像序列；步骤2，对摄像头采集到的每帧图像计算颜色概率，同时进行背景建模和运动概率计算；步骤3，对每帧图像中概率大于80％的像素在空间和时间上进行特征提取；步骤4，通过提取到的特征向量来计算空间封闭程度；步骤5，使用计算出的空间封闭程度对烟的颜色概率和运动概率计算进行反馈和参数修正，进行筛选；步骤6，对过滤后的结果进行二值化处理，并进行规则性过滤；步骤7，得出所监控场景中是否存在烟。该方法克服了现有技术中对无明火的早期火灾检测方法和超远距离火灾早期检测方法仍然存在误警率高、检出率低的问题。

技术领域

本发明涉及火灾检测方法领域，具体地，涉及基于空间封闭性的火灾中烟的识别方法。

背景技术

火灾是众多灾害中突发频率较高且极具毁坏性的一种，传统的火灾检测方法是基于烟感、热感等探测器的，其取得了不错的效果，但有如下不足：不适用于开放空间和大空间(包括户外环境)；火灾检出时间较晚，错过了最佳的灭火时机。为此，部分研究人员采用红外摄像机代替那些探测器并借助视频和图像处理技术来检测火灾，然而其设备成本太高。随着可见光监控摄像机的高速发展和视频监控的大面积推广，基于可见光摄像机的火灾检测得到了国内外越来越多研究人员的关注，其可同时克服传统探测器的缺陷和红外摄像机的不足。但是，现有技术中的火灾检测方法仍然存在误警率高、检出率低的问题，尤其是尚未出现明火的情况下。

因此，提供一种可以有效地提高检出率的同时降低误检率的基于空间封闭性的火灾中烟的识别方法是本发明亟需解决的问题。

发明内容

针对上述技术问题，本发明的目的是克服现有技术中对超远距离的火灾检测方法和无明火的早期火灾检测方法仍然存在误警率高、检出率低的问题，从而提供一种可以有效地提高检出率的同时降低误检率的基于空间封闭性的火灾中烟的识别方法。

为了实现上述目的，本发明提供了基于空间封闭性的火灾中烟的识别方法，所述识别方法包括：步骤1，利用监控摄像头采集监控场景的图像序列；步骤2，对摄像头采集到的每帧图像，根据学习到的颜色模型计算烟的存在概率，同时对采集到的图像序列进行背景建模和运动概率计算，从而得到每个像素是烟像素的概率；步骤3，对每帧图像中概率大于80％的像素在空间和时间上进行特征提取；步骤4，通过步骤3中提取到的特征向量来计算空间封闭程度；步骤5，使用计算出的空间封闭程度对烟的颜色概率和运动概率计算进行反馈和参数修正，同时对特征向量进行筛选，过滤掉特征向量值和空间封闭程度不一致的图像区域；步骤6，对过滤后的结果进行二值化处理，并根据有效区域的像素数、空间分布性等进行规则性过滤；步骤7，得出所监控场景中是否存在烟，即是否发生了火灾。优选地，所述运动检测选择背景法，所述背景法中的背景使用GMM建模和实时更新。

优选地，所述步骤3中特征信息包括：烟的空间扩散程度、速度、方向、密度。

优选地，将所述步骤3中提取的特征信息组成特征向量，进行步骤4的计算。

优选地，所述步骤6和所述步骤7之间还包括以下步骤：对检测的环境和天气建立同步模型，所述步骤7中以所述同步模型辅助判别烟的存在度。

优选地，所述识别方法还包括步骤8：所述步骤7中得出烟的存在结果后，报警器启动发生报警信号。

优选地，所述报警器上还有无线传输设备，所述报警器不仅发出报警信号，还会通过无线设备将报警信号发送至用户的移动终端上，通知用户。