[发明专利]基于无量纲特征提取的火灾火焰检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及火焰的无量纲特征提取模型及火焰检测实现方法。

背景技术

随着计算机视觉技术的发展，智能视频监控技术以其重复工作不会疲劳，精度高且稳定的特质开始“取代人眼”运用在越来越多的场合。在火灾检测方面，相比传统的火灾检测，基于视频的火灾检测延伸了人类视觉的功能，能更迅速、准确地发现火灾。在火灾火焰“蔓延”初期，由于火苗较小且受空间距离的影响，传统的检测探头难以迅速“捕捉”火情。而通过视频监控，可以获取丰富直观的图像信息，利用先进的图像处理技术，再提炼出灵活的火焰识别算法，使得对早期火灾火焰进行低误报和漏报率的识别成为可能。

火焰的特征提取和分割是火焰识别中关键技术。首先运用图像预处理的技术，有针对性地对图像进行动态分割，提取出可疑区域，这是进行火灾火焰的特征识别的前提。然后研究火焰初期的动态特性，总结火灾火焰不稳性规律，对火焰特征进行较好的描述和提取，关系到最终的火焰检测结果。最后，运用图像理解的手段对火焰进行识别。然而，火焰的时空动态特征使得其特征难以“稳定地”描述，不但给后面的图像理解带来困难，而且使得最后的算法难以在更一般的场合下得到推广和运用；另外，特征提取也要考虑对火焰类似物干扰的区分，这无疑也使得特征提取的难度增大。

发明内容

本发明目的是：提出一种基于无量纲特征提取的火焰检测方法。从而实现对火灾初期火焰的正确识别，并具有良好的抗干扰性能。

本发明的技术方案是：基于无量纲特征提取的火焰检测方法，通过“搜寻”的方法对火焰图像进行准确的可疑区域分割，运用无量纲的多尺度不变性，用三个无量纲特征因子：中心偏移因子、面积增量因子和“动态常数”因子描述火焰的动态特征因子；将所述特征因子组成特征向量在分类器中训练，从而实现对火焰的正确识别；并对一般干扰具有较好的区分；

搜寻可疑区域分割：通过图像处理中帧差法提取动态区域和灰度阈值法提取高亮区域；记第A_i和B_i分别为第i帧获得的动态区域和高亮区域，且均可分解成互不相交的集合的并集：

A_i=∪A_α，α=1，2，3…                (1)

B_i=∪B_β，β=1，2，3…                (2)

其中，A_α和B_β分别为某个动态和高亮区域；记C_i＝A_i∩B_i，若有：

C_i=∪C_γ，γ=1，2，3…                (3)

标记C_γ的中心点为x_γ，在B_β中寻找包含x_γ的区域，记为B_k，得到可疑区域R为：

R=∪B_k，k=1，2，3…                   (4)

中心偏移因子：用来衡量可疑区域中心偏移的相对大小的无量纲因子，用ΔL^*表示：

ΔL*=ΔLLM---(5)]]>