[发明专利]一种基于流动和扩散特征的视频烟气探测方法

说明书

技术领域

本发明属于火灾探测和计算机人工智能领域，特别涉及一种基于流动和扩散特征的视频烟气探测方法。

背景技术

当前，使用感温和感烟的传感器探测火灾是应用最广泛和成熟的火灾探测技术，但这类接触式探测器无法满足一些特殊场合的探测要求，如开放区域和高大空间建筑。随着城市和消防重点保护单位视频监控地普及，随着计算机与人工智能技术地不断发展，基于视频的火灾探测技术越来越受到重视。CCD或CMOS等视频设备价格相对较低，且基于视频的火灾探测技术可以与已有的视频监控设备结合在一起，降低购买硬件设备的费用。它也适宜在高大空间建筑和开阔区域中探测火灾。

目前，视频火灾探测包含视频火焰探测和视频烟气探测两种方法。中国专利CN201885804U和中国专利CN201844880U属于红外波段的火灾探测技术，他们采用了双波长红外光来探测火焰，双波长分别为4.3微米和5.0微米，该系统分别配有对应波长的传感器；中国专利CN201867924U在前者的基础上，外加了3.8微米波长红外传感器来提高火焰的探测精度；中国专利CN202195883U和中国专利CN201191222属于紫外波段的火灾探测技术，系统通过处理采集到的紫外辐射信号来判断是否存在火焰；中国专利CN202306757U和CN102682565A属于多波段复合型检测技术，分别采用彩色摄像机和红外摄像机捕获监控现场的彩色视频图像和红外视频图像来判定火焰的有无，相对于可见光波段传感器，红外和紫外传感器通常价格昂贵，限制了其推广使用。中国专利CN102163361A提供了一种基于前景累积图像的图像型火灾探测方法，通过计算机对由监控摄像机得到的视频图像提取前景累积图像，对图像进行分块，统计每个图像块中各个像素在前景累积图像中的亮度值，根据预先设定好的灵敏度进行判别。此方法计算量低，实时性也很好，但其仅依靠前景累积图像的亮度值进行判断火灾，对于亮度较高的抖动物体，存在着一定的误报；中国专利CN101106727采用彩色CCD摄像系统，获取火焰三基色均值和方差，把统计结果作为参数与图像数据比对，判断其是否符合高斯分布规律，将满足条件的区域作为可疑区域加以划分，并对其作差分处理，并进一步分析该目标随时间的变化是否满足火灾跳跃、闪烁、不稳定的特点，提高火灾探测的可靠性；中国专利CN101493980公开了一种基于多特征融合的视频火焰探测方法，此方法基于高斯混合模型技术来检测运动目标，并结合火焰的颜色特征、运动特征及火焰区域的闪动特征进行建模，依据运动、颜色、闪烁的顺序逐步探测火焰。以上两个专利由于其判据简单，对于类似火焰颜色和抖动的物体，可能会产生误报。

中国专利CN102682562A为一种在线式火灾烟气探测装置。其由烟温复合探测器、CO探测器、第一气体探测器、第二气体探测器、微机单元、第一有线通讯模块、第二有线通讯模块、无线通讯模块、电源管理单元、信号处理盒、备用电池组和安装底座组成。此专利使用探测器探测火灾烟气，不适宜在高大空间建筑和开阔区域探测火灾烟气。近五年来未见到视频烟气探测的中国专利。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于流动和扩散特征的视频烟气探测方法，主要是根据火灾烟气的特征，利用数字图像处理技术、模式识别与人工智能技术判断监控场景中是否存在火灾烟气。

本发明采用的技术方案为：一种基于流动和扩散特征的视频烟气探测方法，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：