[发明专利]基于多特征融合的视频火焰检测方法

权利要求书

1.一种基于多特征融合的视频火焰检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：读取第一帧图像；

步骤S2：初始化选择性背景更新模型，并设置像素累加器；

步骤S3：读取下一帧图像；

步骤S4：基于选择性背景更新模型进行运动目标检测，判断是否存在运动目标，若存在，则对运动目标进行颜色检测，否则返回步骤S3；

步骤S5：对火焰颜色区域进行腐蚀膨胀并标记获取火焰候选区域；若存在火焰候选区域，则初步判断为火焰并进一步提取图像特征信息，包括频闪特征、尖角特征、面积增长特征、圆形度特征和整体移动特征；否则返回步骤S3；

步骤S6：基于AHP对所述图像特征信息进行融合得到火焰动态特征得分，将所述火焰动态特征得分与预设的全局评估值进行比较，若火焰动态特征得分大于全局评估值，则判断目标为火焰，否则不是火焰并返回步骤S3。

2.根据权利要求1所述的基于多特征融合的视频火焰检测方法，其特征在于：所述步骤S4中选择性背景更新模型的检测方法如下：为图像上每个位置的像素点引入一个计数器Counter_t(x,y)，当某一位置的像素点在时间t内都被检测为运动前景时，认定该像素点属于永久的运动变化，将该像素点视为背景进行背景更新。

3.根据权利要求1所述的基于多特征融合的视频火焰检测方法，其特征在于：所述步骤S4中所述颜色检测是采用基于YCbCr颜色空间的火焰颜色检测方法，火焰像素的约束规则如下式所示：

其中，τ为设定阈值，Y(x,y)、Cb(x,y)、Cr(x,y)分别表示像素点(x,y)的在YCbCr颜色空间中的亮度分量值、蓝色色差值、红色色差值；Y_mean、Cb_mean、Cr_mean分别是图像的亮度信息、蓝色色差和红色色差的均值。

4.根据权利要求1所述的基于多特征融合的视频火焰检测方法，其特征在于：所述频闪特征的提取方法如下：在视频首帧建立一个与视频图像大小一样的累加计数器矩阵SUM，用来分析图像中像素点(x,y)在不同时刻的亮度变化情况，如果像素点(x,y)在t时刻的亮度Y_t(x,y)和(t-1)时刻的亮度Y_t-1(x,y)发生变化，且变化值大于阈值ΔT_Y，则t时刻该像素点对应的累加计数器SUM_t(x,y)加1，否则对应累加计数器SUM_t(x,y)加0，具体请看下式：

ΔY_t(x,y)＝Y_t(x,y)-Y_t-1(x,y)

式中，SUM_t(x,y)和SUM_t-1(x,y)分别表示像素点(x,y)在t时刻和(t-1)时刻的累加计数器值；亮度信息Y为颜色检测所用到的YCbCr颜色模型的Y分量；Y_t(x,y)和Y_t-1(x,y)分别表示像素点(x,y)在t时刻和(t-1)时刻的亮度值，ΔT_Y为设定的阀值；

给定火焰的闪动约束条件：

(SUM_t(x,y)-SUM_t-n(x,y))≥T_f

其中，n为给定的序列长度或时间窗口，相邻帧间的步长为1，T_f为设定的闪动阈值；

对图像中的火焰候选区域进行标记，利用下式表示频闪特征：

R_i＝NUM_if/NUM_icm≥λ

其中，NUM_icm和NUM_if分别表示各区域中白色目标的像素点总数和像素点数，λ为阈值，Ri为频闪特征。

5.根据权利要求4所述的基于多特征融合的视频火焰检测方法，其特征在于：所述给定的序列长度或时间窗口的取值为n＝25，闪动阈值的取值为T_f＝8。