[发明专利]一种基于多特征融合的火灾识别系统

说明书

本发明提供了一种基于多特征融合的火灾识别系统，其包括检测装置、采集装置、移动装置、处理装置、调整装置和处理器，检测装置用于对火灾场景进行数据的采集；采集装置用于对火灾数据进行采集；移动装置用于对检测装置和移动装置和调整装置进行位置调整；调整装置用于对移动装置的姿态进行调整；处理装置用于采集装置的采集数据进行处理。本发明通过采用检测装置与移动装置进行配合，有效提升在火灾且可见度差的情况下兼顾避障和精准移动并检测之间的协调；另外，通过释放水雾能够减低对无人机热量散发，防护无人机本身，还降低对火场中空气流动造成的火势蔓延。

技术领域

本发明涉及火灾救援技术领域，尤其涉及一种基于多特征融合的火灾识别系统。

背景技术

为了避免火灾引起的重大事故，人们采用了许多火灾早期检测方法，火灾自动监测手段，如烟感、温感探测器最大缺点就是距离的限制，其有效探测距离较小，报警后需要人员到现场确认，不利于早期发现火情，而且在大空间环境下往往容易受到空间高度温度和湿度等因素的影响而无法有效发挥作用。

如CN112597975B现有技术公开了一种基于视频的火灾烟雾和抛洒物检测方法及系统，为了保障人民的生命财产安全，我们已经建设了超过2亿个摄像头。如何充分利用这些摄像头进行异常事件的自动发现是一个重要课题。这其中有大量的摄像头是用来监控城市道路和高速公路的，而在这些场景中，火灾烟雾和路面的抛洒物无疑是其中重要的需检测事件。为了克服传统探测器的缺点，不少研究者提出了基于视频的火焰检测方法，这种方法通过对普通的彩色视频输入进行颜色、时间和空间变化等的分析，来达到火灾检测和报警的目的，具有实时性和成本较低等优点；目前基于视频的火灾识别算法通常将静态特征与动态特征相结合，对火灾中多个相互关联特征进行综合判断，才能更为准确地体现了真实火灾现象的综合特征，提高识别率，使检测方法更加智能化，虽然现在对融合算法的研究有很多，但是由于大部分都是由静态特征作为火灾是否发生的判据，动态特征太少，使得市面上产品化的火灾检测系统误报率较高。

为了解决本领域普遍存在误报率高、检测精度差、特征融合手段匮乏、角落位置无法检测和预警手段匮乏等等问题，作出了本发明。

发明内容

本发明的目的在于，针对目前火灾识别所存在的不足，提出了一种基于多特征融合的火灾识别系统。

为了克服现有技术的不足，本发明采用如下技术方案：

一种基于多特征融合的火灾识别系统，包括检测装置、采集装置、移动装置、调整装置和处理器，所述检测装置用于对火灾场景进行数据的采集；所述采集装置用于对火灾数据进行采集；所述移动装置用于对所述检测装置和所述移动装置和调整装置进行位置调整；所述调整装置用于对所述移动装置的姿态进行调整；所述检测装置包括场景建立模块、位置设定模块，所述场景建立模块采集所述位置设定模块的位置信息建立空间场景；所述位置设定模块用于对基于所述采集装置的数据进行障碍物或者路线位置的确定；所述采集装置包括采集机构和数据汇总模块，所述数据汇总模块用于对所述采集机构的数据进行汇总；所述采集机构用于对火灾数据采集；所述采集机构包括采集探头和转向构件，所述采集探头对所述移动装置的移动路径的数据进行采集；

采集所述采集装置的图像数据，并对所述图像数据进行区域划分，并依据下式进行位置的确定，存在：

其中，；z＝(x，y)表示着火位置的像素位置；‖‖表示欧式范数；i表示复数运算；ω_u为像素位置的偏移角；k_max为最大的采样频率；f_v为采样的速度；u,v分别为图像数据中的方向的尺度因子；σ为高斯函数输出的窗口宽度参数；

其中，*卷积运算；G_u,v(z)为图像数据的幅值特征；I(z)为图像数据的灰度分布。