[发明专利]用于隧道防火的红外图像温度信息识别的烟雾探测方法及系统

说明书

本发明公开了一种用于隧道防火的红外图像温度信息识别的烟雾探测方法及系统，其中方法包括以下步骤：周期获取隧道内的红外图像；将红外图像的灰度值转化成温度值，获取红外图像的温度分布图；从温度分布图中提取形状特征，获取相邻两帧图像的烟雾形状；根据预先设置的烟雾形状变化的阈值判定是否存在火灾烟雾；若根据判定结果存在火灾烟雾，则计算两个烟雾形状区域重心，判定两个重心的相离度是否小于预设阈值；若两个重心的相离度小于预设阈值，则判断两个烟雾形状区域重心重合，发出火灾预警信号和火灾源位置信息。本发明有效解决了隧道环境中可见光图像效果不清晰的问题；同时有效解决了现有二值法提取特征不准确的问题。

技术领域

本发明涉及火灾烟雾探测领域，尤其涉及一种用于隧道防火的红外图像温度信息识别的烟雾探测方法及系统。

背景技术

随着公路建设规模的扩大，我国的隧道规模已成为世界上数量最多，条件最复杂的国家。隧道内的车辆行驶速度以及车流密度加大，致使隧道火灾事故成明显上升趋势。隧道环境比较特殊，对隧道的火灾监测显得尤为重要。

然而传统的烟雾探测器、温感探测器采集的数据容易受到周围环境因素的影响，会大大降低火灾探测的准确度，并且无法准确定位火灾发生位置。另外采用可见光图像探测器进行火灾监测，可以准确定位火灾发生位置，但是在夜间、雨雾天气，会严重影响可见光图像的清晰度，尤其在隧道内，更是无法正常有效工作。现有的基于图像的烟雾识别技术都是采用色彩特征，对彩色图像进行二值处理，通过设定阈值将彩色图像转化成黑白色彩。经过二值处理的图像，包含信息会减少，导致其结果的精确性不高。

发明内容

本发明对的发明目的在于将红外图像信息融合技术应用于隧道防火，解决烟雾识别与判定精确性不高的问题。

为达上述目的，本发明提供一种用于隧道防火的红外图像融合信息识别的烟雾探测方法，包括以下步骤：

S1、周期获取隧道内的红外图像；

S2、将红外图像的灰度值转化成温度值，获取红外图像的温度分布图；

S3、从温度分布图中提取形状特征，获取相邻两帧图像的烟雾形状S₁和S₂；

S4、根据预先设置的烟雾形状变化的阈值判定是否存在火灾烟雾；

S5、若根据判定结果存在火灾烟雾，则计算两个烟雾形状区域重心，判定两个重心的相离度是否小于预设阈值；

S6、若两个重心的相离度小于预设阈值，则判断两个烟雾形状区域重心重合，发出火灾预警信号和火灾源位置信息。

接上述技术方案，步骤S3中具体利用Harris算法提取形状特征的方法如下：

S₁＝Harris(TEMP)

其中TEMP是温度分布图。

接上述技术方案，步骤S4中根据预先设置的烟雾形状变化的阈值判定是否存在火灾烟雾的方法具体如下：

R＝Area(S₁)-Area(S₂)

其中Area为烟雾形状区域面积，当R≥C判定为二者的形状有变化；当R＜C，二者没有变化，C为预设设置的形状变化阈值；其中Area的计算方法如下：

Area＝Count(Pixel(S_i))

通过此公式计算S_i区域内的像素数目，其中i＝1,2。

接上述技术方案，步骤S5中计算两幅图像烟雾形状区域重心相离度的方法如下：