[发明专利]基于异构双核的烟雾检测系统

权利要求书

1.基于异构双核的烟雾检测系统，其特征在于按照以下步骤进行：

步骤1：

首先根据公式

Gray＝0.299R+0.587G+0.114B(2)

Gray表示灰度值，R，G，B表示RGB格式视频数据的R，G，B分量值，将彩色图像转成灰度图像；

步骤2：为了检测频度图像与基准图像之间的变化程度，采用公式(1)计算变化窗口在基准状态与当前状态下两幅频度图像之间的相关系数：

Gi(h)(t)=Σ(m,n)∈Ω(pi(t)(m,n)-αi(t))(qi(t0)(m,n)-βi(t0))Σ(m,n)∈(pi(t)(m,n)-αi(t))2Σ(m,n)∈Ω(qi(t0)(m,n)-βi(t0))2---(1)]]>

公式中，表示时刻t的频度图像在窗口i的点(m，n)的频度值，表示时刻t频度图像在窗口i各像素的平均频度值，表示基准图像的频度图像在窗口i的点(m，n)的频度值，表示基准图像的频度图像在窗口i各像素的平均频度值；

依据公式(3)计算变化窗口在基准状态与当前状态下两幅灰度图像之间的相关系数：

Ci(g)(t)=Σ(m,n)∈Ω(bi(t)(m,n)-ei(t))(di(t0)(m,n)-ki(t0))Σ(m,n)∈Ω(bi(t)(m,n)-ei(t))2Σ(m,n)∈Ω(di(t0)(m,n)-ki(t0))2---(3)]]>

公式中，表示时刻t的灰度图像在窗口i的点(m，n)的灰度值，表示时刻t灰度图像在窗口i各像素的平均灰度值，表示基准图像的灰度图像在窗口i的点(m，n)的灰度值，表示基准图像的灰度图像在窗口i各像素的平均灰度值；

步骤3：把起始无烟无运动物体的场景图作为基准图，为保证烟雾检测的可靠性，每隔一段时间自动更新基准图，通过定时自动检测窗口的变化率来确定是否场景状态已稳定，变化率r＝S₁/S，其中S₁表示当前帧各窗口与基准图的差分图像二值化后值为1的像素的个数，S表示各窗口的总像素数，若各窗口的变化率在连续100帧内均保持在一个稳定值上，则判断该场景已达到稳定状态，此时进行薄烟或者浓烟的检测；

步骤4：

1、依据频度图像的高灵敏性，判别相邻两帧图像有否变化，时有变化，给出可疑窗口；是窗口i中的频度图像的相关阈值；

2、判别浓烟的可疑窗口，连续多帧的窗口即为浓烟的可疑窗口；θ^(g)是灰度图像的相关阈值；

3、判别是否有浓烟，浓烟的可疑窗口是否满足连续性和扩展性特征，满足则判断为是，则有浓烟，一级报警；

4、如果没有浓烟，则所有可疑窗口满足即为薄烟，二级报警。