[发明专利]基于计算机视觉的轨道交通综合监控火灾闭路电视系统及实现方法

权利要求书

1.一种基于计算机视觉的轨道交通综合监控火灾闭路电视系统，其特征在于，

包括烟雾颜色分析单元、烟雾主运动方向分析单元、视频动态纹理分析单元和模式识别单元；

烟雾颜色分析单元基于视频图像烟雾颜色检测方法，得出烟雾在视频中呈现的颜色特性，获取烟雾颜色谱，过滤掉视频中非烟雾区域的干扰；

烟雾主运动方向分析单元基于帧差法计算出视频中动态运动的物体的运动方向，得出烟雾运动方向；

视频动态纹理分析单元采用动态纹理分析的方法，排除钢体运动干扰，在流体运动物体里提取基于三个正交平面的局部二值模式特征；

烟雾颜色分析单元进行烟雾颜色分析具体包括以下步骤：

将每个图像划分为等大小的图像块，对于图像块内的像素点，基于公式(1-1)计算RGB颜色空间R,G,B值中最小值，公式(1-2)计算RGB颜色空间R,G,B值中最大值C_max，公式(1-3)计算RGB颜色空间R,G,B值的平均值I；

C_min＝min(R,G,B) (1-1)

C_max＝max(R,G,B) (1-2)

I＝(R+G+B)/3 (1-3)

基于烟雾点的颜色判断规则，判断是否为疑似烟雾点；

烟雾点的颜色判断规则为：

rule1：|C_max-C_min|＜Th₁

rule2：Th₂＜I＜Th₃

rule3：C_max＝B且|C_max-C_min|＜Th₄

烟雾点的颜色判断条件为：

如果像素点同时满足rule1和rule2或者同时满足rule2和rule3，则为疑似烟雾点，否则为非烟雾点；

其中Th₁、Th₂、Th₃和Th₄是预设阈值；

将疑似烟雾点数/非烟雾点数≥0.5的图像块标注为疑似烟雾区域；

视频动态纹理分析进行单元动态纹理分析具体包括以下步骤：

提取出XY、XT和YT三个正交平面的数据信息，分别为BV_XY、BV_XT和BV_YT，分别提取uniform的局部二值模式特征；

Feat_XY＝LBP_uniform(BV_XY)

Feat_XT＝LBP_uniform(BV_XT)

Feat_YT＝LBP_uniform(BV_YT)

其中LBP_uniform()为基于局部二值模式特征的改进优化算法，Feat_XY、Feat_XT、Feat_YT分别为XY、XT和YT正交平面的LBP特征；

采用特征链接的方式将Feat_XY、Feat_XT、Feat_YT进行特征融合，得到融合后的局部二值模式特征LBPTOP_Feat＝{Feat_XY,Feat_XT,Feat_YT}。

2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的轨道交通综合监控火灾闭路电视系统，其特征在于，

烟雾主运动方向分析单元将视频帧划分成等大小的块，利用块匹配算法找到前后两帧的最相似的块，计算出所述块的运动向量。

3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的轨道交通综合监控火灾闭路电视系统，其特征在于，

模式识别单元基于机器学习支持向量机的分类方法，完成分类学习与模式识别。