[发明专利]一种基于图像特征的森林安全监测系统

权利要求书

1.一种基于图像特征的森林安全监测系统，其特征是，包括摄像模块、信息传输模块和远程处理中心，所述摄像模块用于实时获取待监测区域的视频图像，并通过信息传输模块传输至远程处理中心，所述远程处理中心包括图像处理模块、烟雾检测模块和火灾判断模块，所述图像处理模块用于去除采集得到的视频图像中的噪声污染，所述烟雾检测模块用于从处理后的视频图像中提取烟雾目标图像，提取到的烟雾目标图像由火灾判断模块进行图像特征提取并对提取得到的图像特征进行识别，从而判断有无火灾发生，当判断森林发生火灾时即进行报警。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像特征的森林火灾监测系统，其特征是，所述摄像模块包括监控摄像机，所述摄像机安装在林区制高点，用于对周围林区环境进行全天候旋转拍摄。

3.根据权利要求2所述的一种基于图像特征的森林火灾监测系统，其特征是，所述信息传输模块采用GPRS通信方式将摄像模块采集得到的视频图像传输至远程处理中心。

4.根据权利要求3所述的一种基于图像特征的森林火灾监测系统，其特征是，所述远程处理中心还包括数据存储模块，所述数据存储模块用于实时存储接收到的视频图像。

5.根据权利要求1所述的一种基于图像特征的森林火灾监测系统，其特征是，所述图像处理模块用于去除采集得到的视频图像中的噪声污染，其采用一种改进权重计算方法的非局部均值滤波算法，定义以像素点m为中心的图像区域为N_m，以像素点n为中心的图像区域为N_n，则权重w(m,n)的计算公式为：

式中，h(m)表示像素点m的灰度值，表示图像区域N_m的灰度均值，h(n)表示像素点n的灰度值，表示图像区域N_n的灰度均值，A、B和C分别为d(m,n)、k(m,n)和x(m,n)的系数，β为高斯核的标准差，r表示平滑参数，控制指数函数的衰减速度。

6.根据权利要求1所述的一种基于图像特征的森林火灾监测系统，其特征是，所述烟雾检测模块用于从处理后的视频图像中提取烟雾目标图像，具体包括：

(1)采用背景估计法从处理后的视频图像中提取烟雾目标图像，对背景估计法中的背景更新模型进行改进，设B_n(x,y)是第n帧背景图像中坐标为(x,y)的点的灰度值，h_n+1(x,y)是从监控视频中截取的图像序列的第n+1帧中坐标为(x,y)的点的灰度值，h_n(x,y)是从监控视频中截取的图像序列的第n帧中坐标为(x,y)的点的灰度值，B_O(x,y)是图像序列首幅图像的原始背景中坐标为(x,y)的点的灰度值，则第n+1帧背景图像中坐标为(x,y)的点的灰度值B_n+1(x,y)为：

式中，(x,y)运动是指上一帧背景图形和下一帧原始图像在(x,y)的点的灰度值不同，(x,y)静止是指上一帧背景图形和下一帧原始图像在(x,y)的点的灰度值相同，v、l和g分别为权重系数且v+l+g＝1；

(2)对提取得到的烟雾目标图像进行优化，其采用一种基于颜色特征的判断方法对图像中非烟雾的像素点进行剔除，定义烟雾目标图像中坐标(i,j)处的像素指数为β(i,j)，则β(i,j)的计算公式为：

β(i,j)＝p_r(i,j)*p_g(i,j)*p_b(i,j)

式中，f_r(i,j)代表坐标(i,j)处像素的红色分量值，代表所述烟雾目标图像的像素点的红色分量值的均值，f_g(i,j)代表坐标(i,j)处像素的绿色分量值，代表所述烟雾目标图像的像素点的绿色分量值的均值，f_b(i,j)代表坐标(i,j)处像素的蓝色分量值，代表所述烟雾目标图像的像素点的蓝色分量值的均值；

定义烟雾像素阈值δ，当像素指数β(i,j)小于烟雾像素指数δ时，判断该像素点为烟雾像素，当像素指数β(i,j)大于烟雾像素阈值δ时，则判断该像素点为非烟雾像素，并删除该像素点。