[发明专利]一种基于视频图像的烟雾火焰复合式自动检测方法

摘要

一种基于视频图像的烟雾火焰复合式自动检测方法，根据白天、夜晚视频图像的不同特点，应用不同的方法，对火焰和烟雾同时进行检测，综合判断，其特征在于：首先，针对输入的原始视频图像，进行处理判断，判断该视频图像为夜晚视频图像还是白天视频图像，结合对应的夜晚视频图像烟火检测算法和白天视频图像烟火检测算法进行处理检测。从而提高方法的处理效率，减少误报、漏报率，增大烟火检测效果的稳定性和准确性。

主权项

一种基于视频图像的烟雾火焰复合式自动检测方法，其特征在于：首先，针对输入的原始视频图像，进行初步处理判断，判断该视频图像为夜晚视频图像还是白天视频图像，结合对应的夜晚视频图像烟火检测算法和白天视频图像烟火检测算法进行处理检测；所述的对原始视频图像的初步处理判断包括，针对输入的原始视频图像，获取视频图像数据并保存，在RGB色彩空间中，判断视频图像数据三个通道亮度值差的绝对值是否都小于一个阈值Threshold1，然后统计满足这些条件的所有像素数目，当满足这些条件的像素数目占单帧图像总的数目的比例大于Threshold2，则判断为夜晚视频图像；其次根据当前帧图像中的亮度均值进行判断，小于设定的阈值Threshold3，则直接按照夜晚视频图像烟火检测算法进行处理；当亮度均值大于设定的阈值，则继续统计满足该条件的单帧中的像素占总共像素的比例，当大于Threshold4时，则按照白天视频图像烟火检测算法进行处理；所述的白天视频图像烟火检测算法包括，针对输入的视频图像，建立背景图像，从视频图像中实时更新背景模型；通过背景差分法，检测运动目标区域；对运动目标区域进行预处理；分别进行火焰报警确认和烟雾报警确认；当火焰检测和烟雾检测同时报警，则认为发生火警；所述的火焰报警确认包括，对视频图像目标区域进行颜色检测、震荡频率分析和形态学滤波处理去除目标区域中的小面积噪声；再通过中值滤波去除一些孤立噪声；计算目标区域的面积、周长，分析形状因子和闪烁特性，根据面积、周长、形状因子、闪烁特性确定为火焰区域；所述的烟雾报警确认包括对视频图像投影滤波处理和形态学滤波处理去除目标区域中的小面积噪声；并以局部邻域搜索相似目标，计算目标区域的面积、周长，根据面积不断变大确认烟雾区域和轮廓周长不断变大确认烟雾区域；所述的夜晚视频图像烟火检测算法，包括对输入视频图像进行亮度判断，再进行颜色判断，获取疑似火灾区域；判断相邻几帧图像的亮度变化并检测单帧图像内目标圆形度，根据相邻几帧图像的亮度的不规则变化以及单帧图像内目标圆形度的不规则判断火灾。