[发明专利]一种基于流动和扩散特征的视频烟气探测方法

摘要

本发明提出一种基于流动和扩散特征的视频烟气探测方法。本发明由CMOS/CCD摄像头、计算机、报警装置以及信号传输线路组成。烟气具有流动特征，本发明首先通过Choquet模糊积分算法提取视频帧中的运动目标，接着计算序列帧中对应的运动目标质心，利用质心把序列帧中具有摇晃特征的运动目标提取出来；其次根据烟气的扩散特征，烟气底部纹理较为粗糙，顶部纹理较细，通过灰度共生矩阵(GLCM,Grey Level Co-occurrence Matrix),判断烟气顶部和底部纹理特征及差异性，识别出视频帧中的烟气目标。本发明可以和已建成的视频监控融合在一起，降低购买硬件设施的费用，减少火灾烟气探测的成本。它也适宜在高大空间建筑和开阔区域探测火灾。

主权项

1.一种基于流动和扩散特征的视频烟气探测方法，其特征在于，该方法利用视频烟气探测系统探测烟气，该视频烟气探测系统由摄像头、计算机、报警装置以及传输信号线路组成，摄像头为CMOS或CCD摄像头，该方法首先通过Choquet模糊积分算法提取视频帧中的运动目标，接着计算序列帧中运动目标质心，利用质心把序列帧中具有摇晃特征的运动目标提取出来；根据烟气扩散造成烟气顶部和底部的纹理相异，通过灰度共生矩阵(GLCM,Grey Level Co-occurrence Matrix)判断烟气顶部和底部纹理特征及差异性，识别出视频帧中的烟气目标，具体步骤如下： （1）.提取运动目标 使用Choquet模糊积分融合YCbCr颜色模型中的三分量提取视频帧中的运动目标，离散Choquet模糊积分计算如下： 式中A_i＝{x_i,…,x_n}，g(A_i)为模糊测度；当T是一个有限集合时，记为T＝{t₁,…,t_n}，式中模糊函数f:T→[0,1)，并对模糊函数f(t)排序，使得： f(t₁)≤f(t₂)≤...,f(t_n)    （2） 使用Choquet模糊积分融合YCbCr颜色模型中的三分量判断视频序列帧中运动目标，首先计算当前帧和背景图像对应像素的YCbCr颜色模型中亮度、蓝色和红色分量的相似度，利用Choquet模糊积分融合各分量的相似度，从视频帧中提取运动目标，当前帧和背景对应像素亮度分量相似度为： 式中，L_C(x,y)和L_B(x,y)分别表示当前帧和背景在坐标(x,y)处对应像素亮度分量值，当前帧和背景对应像素蓝色分量相似度为： 式中，B_C(x,y)和B_B(x,y)分别表示当前帧和背景在坐标(x,y)处对应像素蓝色分量值，当前帧和背景对应像素红色分量相似度为： 式中，R_C(x,y)和R_B(x,y)分别表示当前帧和背景在坐标(x,y)处对应像素红色分量值，对于像素特征分量x_i，模糊密度g({x_i})表示像素颜色分量区分运动目标像素和背景像素的重要程度，以当前帧中某像素被认作为背景像素的可能性愈大，则该像素分量的重要程度愈大，该像素分量的模糊密度g({x_i})也愈大，像素颜色分量的重要程度并不固定，但像素某一分量模糊密度和相似度成单调性增长，g({x_i})通过下式计算： g_(x,y)({x_i})＝t₁×f(x,y)    (6) 式中，阈值t₁设为0.5，式(1)中，Ch<0.95被认作动态区域像素，因视频中时常含有噪音数据，所以需对背景差分结果作形态学处理； （2）.提取摇晃目标 烟气在流动时，其顶端的摇晃程度大于底端的摇晃程度，使用一个长轴定义运动目标的几何方向，即使用二维平面上与最小惯量轴同方向的最小二阶轴定为长轴，首先计算第n帧中运动目标质心，使用一条通过运动目标质心且垂直长轴的直线把运动目标分为两部分：顶端部分和底端部分，顶端部分和底端部分又各自有自己的质心，计算出连续k帧中运动目标顶端质心和底端质心的均值连续k帧中同一运功区域质心和质心均值的欧式距离均值能准确地反映该区域运动变化程度，如果运动目标底端质心的欧氏距离均值与运动目标顶端质心欧氏距离均值之比小于设定阈值t∈(0,1)，则运动目标底端的摇晃程度小于顶端摇晃程度，具体通过以下方法判断运动目标是否为摇晃目标，某区域质心和质心均值的欧氏距离为：式中，C(X(n),Y(n))表示第n帧中运动目标的质心坐标，表示连续k帧中运动目标的质心均值，欧氏距离的均值计算如下：式中，k=5，Mean(X,Y)反映该区域摇晃的程度，Mean(X,Y)的值愈大，摇晃程度愈大；反之，Mean(X,Y)的值愈小，摇晃程度愈小，式(10)用来判断运动目标是否为摇晃目标； SD＝Mean_b(X,Y)/Mean_t(X,Y)    (9) SD＜t₂    (10) 式（10）中，阈值t₂设定为0.8，烟气视频的连续帧中，烟气的长轴方向具有连续性， 如果连续两帧探测到的区域长轴夹角大于35度，即使满足式(10)也不认为是摇晃目标； （3）.烟气扩散纹理特征判断 烟气中像素R、G、B三通道的值比较接近，在判断烟气扩散特征之前，首先利用烟气灰度特征规则验证摇晃运动区域，过滤掉目标中不符合要求的像素，然后为摇晃目标顶部和底部分别创建l=16和θ=45度的灰度共生矩阵，由于烟气的扩散，烟气顶部一般表现为较为琐碎的区域，在创建灰度共生矩阵时，像素和像素顶部有5个连续像素在摇晃区域中，该像素才被计算在灰度共生矩阵中，这样能扩大顶部区域和底部区域的对比，有助于判断烟气的扩散特征，灰度共生矩阵中主对角线上的元素之和与矩阵中所有元素之和比值表示为： 式中，p_(i,j)(n)表示第n帧中某候选烟气区域的灰度共生矩阵(i,j)处的元素值，烟气底端纹理相对粗糙，顶端纹理相对较细，所以对应摇晃目标顶端部分的h(n)值小于底端部分的h(n)值，式(12)用作烟气扩散特征的判断， 式中， h_t(n)和h_b(n)分别表示候选烟气区域中顶端部分和底端部分的h(n)值，连续5帧的h_t/h_b均值比单帧更能准确地反映候选烟气区域是否具有扩散特征，式中，设定t₃=0.96； 烟气底部区域颜色基本一致，则底端区域对应的灰度共生矩阵中数值较大的元素主要集中在主对角线上或其附近，对于视频中第n帧，底端区域对应的灰度共生矩阵中主对角线上或其附近元素之和与矩阵中所有元素的和之比为： 式(15)也用来判断烟气， 式中： g_b(n)表示摇晃目标底端的g(n)值，连续5帧的g_b(n)均值比单帧g_b(n)值更能准确地反映摇 晃目标是否具有该特征，式中，设定t₄=0.65，摇晃目标如果满足公式（12）和（15），则摇晃目标被认作为真实烟气区域。