專(zhuān)利名稱(chēng)：一種適用于識(shí)別和檢測(cè)大空間火災(zāi)火焰的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種適用于大空間火災(zāi)火焰識(shí)別和檢測(cè)的方法，可以把大空間中真實(shí)的火焰和閃爍的車(chē)燈區(qū)分開(kāi)來(lái)，適用于大空間火災(zāi)監(jiān)控場(chǎng)所，如隧道、倉(cāng)庫(kù)、體育館、博物館等公共場(chǎng)所。
背景技術(shù)：
中國(guó)發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)200810121371. X公開(kāi)了一種識(shí)別和檢測(cè)隧道火災(zāi)火焰的方法，包括對(duì)輸入的視頻流進(jìn)行剔除光照的預(yù)處理；對(duì)視頻流進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，獲得運(yùn)動(dòng)像素；對(duì)視頻流進(jìn)行顏色檢測(cè)，獲得具有火焰特征顏色的像素；搜索把所有符合相同特征且相互連接的像素組成的連通區(qū)域；對(duì)所得的連通區(qū)域計(jì)算其周長(zhǎng)和面積，進(jìn)行形狀分析；對(duì)每個(gè)連通區(qū)域，進(jìn)行面積改變量分析，最后判斷火災(zāi)是否發(fā)生等步驟。
上述發(fā)明僅通過(guò)形狀分析檢測(cè)方法判斷火災(zāi)是否發(fā)生具有一定的局限性，不適用于各種大空間火災(zāi)火焰檢測(cè)場(chǎng)所，如體育館、博物館、倉(cāng)庫(kù)等。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種適用于大空間火災(zāi)火焰識(shí)別和檢測(cè)的方法，可以把大空間中真實(shí)的火焰和閃爍的車(chē)燈區(qū)分開(kāi)來(lái)，不僅可適應(yīng)隧道火焰檢測(cè)，也可以應(yīng)用到各種大空間火災(zāi)火焰檢測(cè)場(chǎng)所(如體育館、博物館、倉(cāng)庫(kù)等)。
本發(fā)明的上述目的是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的
一種適用于識(shí)別和檢測(cè)大空間火災(zāi)火焰的方法，其特征在于包括以下步驟1) 對(duì)輸入的視頻流進(jìn)行預(yù)處理對(duì)于各種情況下由攝像機(jī)拍攝下來(lái)的視頻畫(huà)面，使用高斯平滑的方法來(lái)消除噪音的干擾；
2) 對(duì)視頻流進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，獲得運(yùn)動(dòng)像素對(duì)于上一步中所獲得的預(yù)處理后的圖像，使用帶有固定閾值的時(shí)域差分方法來(lái)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè)；首先初始化背景圖像，然后根據(jù)當(dāng)前幀利用幀與幀之間的關(guān)聯(lián)性來(lái)更新背景圖像和前景圖像；
3) 對(duì)視頻流進(jìn)行顏色檢測(cè)，獲得具有火焰特征顏色的像素通過(guò)在訓(xùn)練視頻和圖片中提取具有火焰顏色的像素，分析其強(qiáng)度值或者RGB分量值；假如當(dāng)前像素的顏色值位于符合火焰顏色特征的像素區(qū)間內(nèi)部，則此像素被判斷為具
有火焰顏色的像素，進(jìn)入下一階段的檢測(cè)；
4) 對(duì)所有符合運(yùn)動(dòng)檢測(cè)和顏色檢測(cè)火焰特征的像素點(diǎn)進(jìn)行頻域分析時(shí)域分析包括火焰抖動(dòng)特征的分析、火焰像素傅里葉變換和小波變換的分析；使用斜率積的異號(hào)性來(lái)衡量火焰的抖動(dòng)特征；然后通過(guò)快速傅里葉變換提取輸入信號(hào)的頻率譜；最后通過(guò)小波變換分離輸入信號(hào)的高低頻，提取高頻部分計(jì)算其過(guò)零率；
5) 搜索把所有符合相同特征且相互連接的像素組成的連通區(qū)域?qū)τ谶\(yùn)動(dòng)檢測(cè)和顏色檢測(cè)后的圖像，進(jìn)行連通區(qū)域的搜索；連通區(qū)域搜索包括區(qū)域標(biāo)記和區(qū)域搜索兩個(gè)步驟；首先使用掩碼方法分別對(duì)運(yùn)動(dòng)像素區(qū)域、火焰顏色像素區(qū)域和屬于火焰邊緣的像素區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記；然后使用廣度優(yōu)先搜索算法來(lái)進(jìn)行連通區(qū)域的搜索；
6) 對(duì)所得的連通區(qū)域計(jì)算其周長(zhǎng)和面積，進(jìn)行形狀分析形狀分析包括使用深度優(yōu)先搜索算法結(jié)合形態(tài)學(xué)的方法提取各個(gè)連通區(qū)域的邊界；分別計(jì)算各個(gè)連通區(qū)域邊界的周長(zhǎng)；計(jì)算各個(gè)連通區(qū)域的面積；計(jì)算各個(gè)連通區(qū)域的圓形度，計(jì)算運(yùn)動(dòng)火焰顏色區(qū)域與相應(yīng)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的面積比； 7)對(duì)每個(gè)連通區(qū)域，對(duì)其進(jìn)行面積改變量分析，最后判斷火災(zāi)是否發(fā)生這一 步中包括標(biāo)記屬于火焰邊緣區(qū)域的像素；使用廣度優(yōu)先搜索算法搜索上述像
素所組成的連通區(qū)域；建立數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)存儲(chǔ)找到的連通區(qū)域；使用先到先處 理的順序匹配前后幀對(duì)應(yīng)的連通區(qū)域；計(jì)算對(duì)應(yīng)連通區(qū)域的面積改變量，判 斷火災(zāi)是否發(fā)生。
本發(fā)明在專(zhuān)利申請(qǐng)200810121371. X基礎(chǔ)上，增加了對(duì)火災(zāi)火焰時(shí)域頻域特 征的分析。在對(duì)此特征的分析中，使用小波變換和傅里葉變換等算法。把火災(zāi) 火焰的時(shí)域特征和空間形狀特征結(jié)合起來(lái)的分析方法消除了原來(lái)僅通過(guò)形狀分 析檢測(cè)方法的局限性，使得本發(fā)明專(zhuān)利不僅可適應(yīng)隧道火焰檢測(cè)，也可以應(yīng)用 到各種大空間火災(zāi)火焰檢測(cè)場(chǎng)所(如體育館、博物館、倉(cāng)庫(kù)等)。本發(fā)明對(duì)火災(zāi) 火焰的特性進(jìn)行了更進(jìn)一步的研究，加入了視頻火焰的一個(gè)顯著的閃爍特征， 通過(guò)提取其中的高頻分量以及計(jì)算頻率譜的能量和過(guò)零率來(lái)衡量火焰的閃爍程 度，把其與車(chē)燈及其他具有火焰顏色的運(yùn)動(dòng)物體區(qū)分開(kāi)來(lái)。另外，在形狀分析 及預(yù)處理過(guò)程中也有一定程度的改進(jìn)，在預(yù)處理過(guò)程中，加入了去噪的步驟； 而在形狀分析中，加入了求既符合火焰顏色特征又符合運(yùn)動(dòng)特征的聯(lián)通區(qū)域與 對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)聯(lián)通區(qū)域的面積之比的步驟。經(jīng)過(guò)上述各個(gè)方法的綜合處理和判斷后， 所獲得的結(jié)果更加準(zhǔn)確可信，具有更高的普遍性及應(yīng)用性。


圖l為本發(fā)明方法的流程圖。
具體實(shí)施例方式
由攝像頭把所拍攝到的畫(huà)面轉(zhuǎn)變成模擬信號(hào)通過(guò)光纖傳輸?shù)娇刂剖业腃CTV控制器上。在CCTV控制器上，模擬信號(hào)被轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)， 一部分傳送到位于 各個(gè)監(jiān)控室的計(jì)算機(jī)監(jiān)視器屏幕上，另一部分被傳送到數(shù)字化監(jiān)控主機(jī)中，還
有一部分被編碼(一般為MPEG編碼)存儲(chǔ)到硬盤(pán)錄像機(jī)中。
如圖1所示，本發(fā)明包括預(yù)處理、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)、顏色檢測(cè)、時(shí)域特征分析、連
通區(qū)域搜索、形狀分析和面積改變量分析等過(guò)程。 下面對(duì)各個(gè)部分進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明
1. 預(yù)處理
由于攝像機(jī)在拍攝過(guò)程中其CCD感光裝置的物理局限性，在采樣過(guò)程中難
免會(huì)引入噪聲，影響最終的判斷結(jié)果，因此需要通過(guò)某種方法盡可能降低噪聲
的影響?？梢酝ㄟ^(guò)線(xiàn)性濾波器和非線(xiàn)性濾波器來(lái)平滑噪聲，為了提高程序的運(yùn)
行效率，盡量不影響后面的處理速度，可以采用高斯平滑來(lái)消除噪聲。
使用3><3的高斯掩模，把掩模^("，力與輸入圖像"x，力進(jìn)行巻積運(yùn)算，輸出 圖像/"y)便為除噪后的結(jié)果
/Oj)*MO，v) = /'(:c,;0
2. 運(yùn)動(dòng)檢測(cè)
經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，就可以對(duì)輸出的視頻幀進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè)。運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的目的是
初步區(qū)分運(yùn)動(dòng)的車(chē)燈和火焰。
使用時(shí)域差分的方法來(lái)判定運(yùn)動(dòng)像素和運(yùn)動(dòng)區(qū)域。把第'、1幀中位于坐標(biāo)
"力上的像素的灰度值記為&"，力，把第一幀中"力坐標(biāo)上的背景像素值記為 A)(x，力。
初始情況^"力-g。"力；之后對(duì)于每一幀，所預(yù)測(cè)的下一幀背景像素值根 據(jù)當(dāng)前幀背景像素值和當(dāng)前實(shí)際像素值進(jìn)行更新flf5,0,力+ (l-ff)g,(x,力 他力
其中《為一比例系數(shù)，表示背景更新的速率，通常情況下其值接近l。
最后，如果滿(mǎn)足下列不等式，則認(rèn)為坐標(biāo)位置"力上的像素為運(yùn)動(dòng)像素:
3.顏色檢測(cè) .
通過(guò)在訓(xùn)練視頻和圖片中提取具有火焰顏色的像素，分析其強(qiáng)度值(黑白
圖片或視頻)或者RGB分量值(彩色圖片或視頻)。記當(dāng)前像素的顏色值為^，^"
(黑白則為像素的強(qiáng)度值70，則假如滿(mǎn)足下列條件，則此像素被判斷為具有火 焰顏色的像素，進(jìn)入下一階段的檢測(cè)
4.時(shí)域特征分析
時(shí)域特征指的是火焰在燃燒中所表現(xiàn)出來(lái)的不斷跳動(dòng)閃爍的特點(diǎn)。我們使
用三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量此特征火焰焰苗的抖動(dòng)程度、邊界像素的傅立葉特性和小
波特性。
首先，記錄所有符合運(yùn)動(dòng)條件及火焰顏色條件的特征像素點(diǎn)的信息，包括 像素點(diǎn)的橫縱坐標(biāo)，像素值的紅色分量大小等。在接下來(lái)獲得的每幀中，記錄 相對(duì)應(yīng)坐標(biāo)位置上的像素點(diǎn)的紅色分量大??；使用同樣的方法連續(xù)記錄64幀， 組合成一組具有64個(gè)采樣樣本的信號(hào)量。
下面以得到的信號(hào)量做為輸入，分別進(jìn)行上述三個(gè)特征的分析 1)抖動(dòng)程度分析記當(dāng)前幀中的樣本值為^，前一幀中同一位置上的樣本值為 7"，后一幀中同一位置上的樣本值為L(zhǎng)i，則可以使用如下的公式度量火焰 的抖動(dòng)程度ln隊(duì)廣Al/《」inLK-U^」
其中《為一個(gè)自定義的閾值常數(shù)。如果計(jì)算上式所得的值為負(fù)數(shù)，則說(shuō)明這 三個(gè)連續(xù)樣本發(fā)生了抖動(dòng)，而當(dāng)火焰抖動(dòng)次數(shù)落在一個(gè)特定的區(qū)域中時(shí)，我們 可以認(rèn)為此位置上的候選像素滿(mǎn)足火焰的抖動(dòng)特征，為火焰的抖動(dòng)特征點(diǎn)。此 區(qū)域的范圍通過(guò)訓(xùn)練來(lái)確定。
2) 傅立葉變換分析經(jīng)過(guò)上一輪抖動(dòng)程度的篩選后，剩下的點(diǎn)被送入傅立葉變 換算法進(jìn)行傅立葉功率譜特征的分析，把時(shí)間域信號(hào)量轉(zhuǎn)變?yōu)轭l率域信號(hào)
單變量連續(xù)函數(shù)/")的傅立葉變換W")定義為等式
在實(shí)際情況下，即離散情況下，等式簡(jiǎn)化為
=丄X /(x>—一股 m = 0,1,2,…,M -1
為了進(jìn)一步提高程序運(yùn)行的效率，我們使用快速傅立葉變換對(duì)其進(jìn)行加速。 最后計(jì)算所得頻率譜的能量。根據(jù)計(jì)算的能量大小可以排除一些能量特別高的 像素(譬如劇烈閃爍的警車(chē)車(chē)燈)。
3) 小波變換分析小波變換的作用是把采樣信號(hào)的高頻部分和低頻部分分離出 來(lái)，由于火焰的焰苗表現(xiàn)出劇烈跳動(dòng)的特征，我們可以單獨(dú)提取高頻部分， 對(duì)其進(jìn)行分析。
對(duì)于任意的信號(hào)量A"，都可以對(duì)其進(jìn)行小波序列展開(kāi)，展開(kāi)后的多項(xiàng)式 序列由兩部分構(gòu)成 一部分由被稱(chēng)為尺度函數(shù)^("和尺度系數(shù)。"("共同構(gòu)成； 另 一部分由被稱(chēng)為小波函數(shù)和小波系數(shù)《(W共同構(gòu)成。 函數(shù)形如<formula>formula see original document page 10</formula>信號(hào)的低頻部分 信號(hào)的高頻部分
其中的尺度系數(shù)和小波系數(shù)分別計(jì)算如下 離散的情況下，變化為
通常取乂。=0， M二2'、對(duì)x^0,l,2，…,M — l， /-(UA-.V —1禾口& = 0，1,2，...,^—l求和。
和傅里葉變換一樣，為了簡(jiǎn)化計(jì)算，我們也可以使用快速小波變換?？焖?小波變換是對(duì)離散小波變換的一種歸納與簡(jiǎn)化，相較于離散小波變換，快速小 波變換具有更高的計(jì)算效率。因?yàn)樗业搅讼噜彸叨瓤臻g尺度系數(shù)之間的關(guān)系， 即低一階尺度可以由更高一階尺度推算得來(lái)-
a "=~ (-") * c/+1,") 其中~(-")為濾波器系數(shù)，也稱(chēng)為小波向量。 在提取出信號(hào)量的高頻信息后，我們計(jì)算高頻信息的過(guò)零率，即原本為正 的值在下一次采樣時(shí)刻變?yōu)樨?fù)值或者原本為負(fù)的值在下一次采樣時(shí)刻變?yōu)檎?的次數(shù)。只有當(dāng)過(guò)零率的次數(shù)達(dá)到并超過(guò)某個(gè)閾值時(shí)才認(rèn)為當(dāng)前位置上的像素 為火焰像素。
5.連通區(qū)域搜索
把運(yùn)動(dòng)像素和具有火焰顏色的像素標(biāo)記出來(lái)后，將使用一種稱(chēng)為掩模(mask) 的方法對(duì)區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記。幀具有相同大小的掩模(把所有對(duì)應(yīng)位置都置為0)， 這三個(gè)掩模分別用于運(yùn)動(dòng)檢測(cè)、顏色檢測(cè)和之后將要提到的面積改變量分析。 經(jīng)過(guò)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)步驟后，把當(dāng)前幀中所有運(yùn)動(dòng)像素在運(yùn)動(dòng)掩模中對(duì)應(yīng)位置上的值 置為l;同樣，經(jīng)過(guò)顏色檢測(cè)步驟后，把當(dāng)前幀中所有符合火焰顏色特征的像素
在顏色掩模中對(duì)應(yīng)位置上的值置為1。 然后對(duì)于運(yùn)動(dòng)掩模，使用廣度優(yōu)先算法來(lái)搜索連通分量。
使用廣度優(yōu)先算法的充要條件有三個(gè)
1. 有一組具體的狀態(tài)，狀態(tài)是問(wèn)題可能出現(xiàn)的每一種情況；全體狀態(tài)所構(gòu) 成的狀態(tài)空間是有限的；問(wèn)題規(guī)模較小。
2. 在問(wèn)題的解答過(guò)程中，可以從一個(gè)狀態(tài)按照問(wèn)題所給定的條件，轉(zhuǎn)變?yōu)?另外一個(gè)或幾個(gè)狀態(tài)。
3. 可以判斷一個(gè)狀態(tài)的合法性，并且有明確的一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)狀態(tài)。
4. 所要解決的問(wèn)題是根據(jù)給定的初始狀態(tài)找出目標(biāo)狀態(tài)，或根據(jù)給定的 初始狀態(tài)和結(jié)束狀態(tài)，找出一條從初始狀態(tài)到結(jié)束狀態(tài)的路徑。
首先，構(gòu)造一個(gè)隊(duì)列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在掩模中任意被標(biāo)記為運(yùn)動(dòng)像素的位置處 指定一個(gè)搜索起始點(diǎn)，記錄其坐標(biāo)，并使其進(jìn)入隊(duì)列；然后以當(dāng)前點(diǎn)作為基點(diǎn)， 搜索其相鄰的8個(gè)像素點(diǎn)，如果其相鄰的8個(gè)像素點(diǎn)中存在被標(biāo)記為運(yùn)動(dòng)的像 素，則根據(jù)搜索的先后次序按序入隊(duì)(同樣記錄下其坐標(biāo)).，同時(shí)在掩模中把對(duì) 應(yīng)位置上的值標(biāo)記為已處理過(guò)。當(dāng)找不到符合所述條件的點(diǎn)時(shí)，則搜索終止。
記一幀中所有像素集合為「，同一幀中所有被標(biāo)記為運(yùn)動(dòng)的像素集合為^ ，
且^GK。用來(lái)存儲(chǔ)運(yùn)動(dòng)像素的隊(duì)列記為^。
初始狀態(tài)0 = {0}， ^={ .."《},0<BMxiV
第一步取/s(l,2,…,祖"0， +第二步如果3 ^ ,且《^^(《)，則已=已-{《},e=e+w;};
第三步如果V《eiV8(《),《g^且《e2，則0 = 2-。
每次按FIFO的次序(先進(jìn)先出)從2中取出一個(gè)像素點(diǎn)《，重復(fù)第一步到 第三步，直到滿(mǎn)足下述終止條件
K ' = {0}。
同理可以進(jìn)行對(duì)于顏色掩模的連通分量搜索。 6.形狀分析
(1) 提取各個(gè)連通區(qū)域的邊界 使用深度優(yōu)先搜索方法提取連通區(qū)域的邊界。
記一個(gè)連通區(qū)域的邊界點(diǎn)集合為五，AcF;所有邊界像素的集合記為^。
初始狀態(tài)^ = {0}，屬于連通區(qū)域邊界的一個(gè)像素點(diǎn)v'; 第一歩￡ = ￡ + {v,}，
第二步對(duì)Vv, ejVsO,)，如果3、eyV4(v》且v^P;，貝,j f = ￡ +化},= ^ —化};
之后每次重復(fù)這兩個(gè)步驟，直到滿(mǎn)足下列終止條件 ^=阿
(2) 分別計(jì)算各個(gè)連通區(qū)域邊界的周長(zhǎng)
在第(l)步深度優(yōu)先拽索連通區(qū)域時(shí)，使用的是遞歸算法，那么遞歸樹(shù)每增 加一層，用來(lái)存放連通區(qū)域周長(zhǎng)值的變量也自增l，當(dāng)遞歸結(jié)束時(shí)，得到的自然 就是該連通區(qū)域的周長(zhǎng)值。
(3) 計(jì)算各個(gè)連通區(qū)域的面積
在廣度優(yōu)先搜索連通區(qū)域時(shí)，使用隊(duì)列來(lái)存儲(chǔ)待處理的像素，那么每次一 個(gè)像素進(jìn)隊(duì)，用來(lái)存放連通區(qū)域面積值的變量也自增l,當(dāng)滿(mǎn)足終止條件時(shí)，得 到的自然就是該連通區(qū)域的面積值。(4) 計(jì)算各個(gè)連通區(qū)域的圓形度
記所計(jì)算出的連通區(qū)域周長(zhǎng)為C，面積為S，則圓形度可計(jì)算為
所計(jì)算出的圓形度越接近l，則說(shuō)明連通區(qū)域的形狀越規(guī)則，則其為火焰的
概率越低。
(5) 計(jì)算既符合火焰顏色特征又符合運(yùn)動(dòng)特征的區(qū)域與對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)區(qū)域面積
之比
記所計(jì)算出的既為火焰顏色又為運(yùn)動(dòng)的區(qū)域面積為S^，所對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)區(qū)域 面積為&，比值可如下計(jì)算
如果r位于某個(gè)區(qū)域中，則認(rèn)為此區(qū)域?yàn)榛鹧鎱^(qū)域。
7.面積改變量分析
(1) 標(biāo)記屬于火焰邊緣區(qū)域的像素
仍然使用掩模的方法來(lái)標(biāo)記屬于火焰邊緣區(qū)域的像素。如果一個(gè)像素的強(qiáng) 度值小于某個(gè)預(yù)先指定的強(qiáng)度值P (表示火焰中心的強(qiáng)度值，比這個(gè)值小就說(shuō)明 此像素屬于火焰的邊緣)，那么在掩模相應(yīng)位置處標(biāo)記為1，否則標(biāo)記為0。
(2) 搜索上述像素所組成的連通區(qū)域
使用廣度優(yōu)先搜索算法搜素各個(gè)連通區(qū)域，過(guò)程可參考第4節(jié)，不再詳述。
(3) 建立數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)存儲(chǔ)找到的連通區(qū)域-
使用結(jié)構(gòu)體數(shù)組來(lái)存儲(chǔ)找到的連通區(qū)域，分別用來(lái)存儲(chǔ)連通區(qū)域的序號(hào)、 連通區(qū)域外接矩形的長(zhǎng)和寬、連通區(qū)域外接矩形的左下角頂點(diǎn)坐標(biāo)、連通區(qū)域 自身的面積和當(dāng)前連通區(qū)域被判斷為火焰區(qū)域的次數(shù)。
在此對(duì)最后一項(xiàng)做一下解釋如果在一幀中當(dāng)前的連通區(qū)域被判斷為火焰焰區(qū)域；只有當(dāng)此同一連通區(qū)域連續(xù) 被判斷為火焰區(qū)域的次數(shù)超過(guò)一個(gè)閾值時(shí)，才認(rèn)為此區(qū)域?yàn)榛鹧鎱^(qū)域。
(4) 匹配前后幀對(duì)應(yīng)的連通區(qū)域
記當(dāng)前視頻幀上所有連通區(qū)域集合為c，則初始情況為^ = {0}。
之后每當(dāng)找到一個(gè)連通區(qū)域《時(shí)，把它按F工FO的順序添加到集合C中 C = C + {《}
在處理下一幀時(shí)，首先檢查當(dāng)前連通區(qū)域集合c的第一個(gè)連通區(qū)域，若此區(qū)
域巳經(jīng)超出了顯示范圍，即《°「 = 0，則把其從連通區(qū)域集合中刪除；否則不 做任何操作。
然后對(duì)于每個(gè)區(qū)域《，把其與當(dāng)前處理的連通區(qū)域進(jìn)行面積改變量的比較；
如果檢測(cè)到新的連通區(qū)域^，hmax^，則把其添加到連通區(qū)域集合C中
C = C + {《}。
(5) 計(jì)算對(duì)應(yīng)連通區(qū)域的面積改變量 cfr ^+"
其中A表示上一幀中所對(duì)應(yīng)的連通區(qū)域的面積，而^表示當(dāng)前所比較的連 通區(qū)域的面積。
最后，假如L〈M^—，那么此連通區(qū)域可能為火焰區(qū)域。
本技術(shù)領(lǐng)域中的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到，以上的實(shí)施例僅是用來(lái)說(shuō)明本 發(fā)明，而并非作為對(duì)本發(fā)明的限定，只要在本發(fā)明的實(shí)質(zhì)范圍內(nèi)，對(duì)以上所述
實(shí)施例的變化、變型都將落在本發(fā)明權(quán)利要求書(shū)的范圍內(nèi)。
1權(quán)利要求
1.一種適用于識(shí)別和檢測(cè)大空間火災(zāi)火焰的方法，其特征在于包括以下步驟1)對(duì)輸入的視頻流進(jìn)行預(yù)處理對(duì)于各種情況下由攝像機(jī)拍攝下來(lái)的視頻畫(huà)面，使用高斯平滑的方法來(lái)消除噪音的干擾；2)對(duì)視頻流進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，獲得運(yùn)動(dòng)像素對(duì)于上一步中所獲得的預(yù)處理后的圖像，使用帶有固定閾值的時(shí)域差分方法來(lái)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè)；首先初始化背景圖像，然后根據(jù)當(dāng)前幀利用幀與幀之間的關(guān)聯(lián)性來(lái)更新背景圖像和前景圖像；3)對(duì)視頻流進(jìn)行顏色檢測(cè)，獲得具有火焰特征顏色的像素通過(guò)在訓(xùn)練視頻和圖片中提取具有火焰顏色的像素，分析其強(qiáng)度值或者RGB分量值；假如當(dāng)前像素的顏色值位于符合火焰顏色特征的像素區(qū)間內(nèi)部，則此像素被判斷為具有火焰顏色的像素，進(jìn)入下一階段的檢測(cè)；4)對(duì)所有符合運(yùn)動(dòng)檢測(cè)和顏色檢測(cè)火焰特征的像素點(diǎn)進(jìn)行頻域分析時(shí)域分析包括火焰抖動(dòng)特征的分析、火焰像素傅里葉變換和小波變換的分析；使用斜率積的異號(hào)性來(lái)衡量火焰的抖動(dòng)特征；然后通過(guò)快速傅里葉變換提取輸入信號(hào)的頻率譜；最后通過(guò)小波變換分離輸入信號(hào)的高低頻，提取高頻部分計(jì)算其過(guò)零率；5)搜索把所有符合相同特征且相互連接的像素組成的連通區(qū)域?qū)τ谶\(yùn)動(dòng)檢測(cè)和顏色檢測(cè)后的圖像，進(jìn)行連通區(qū)域的搜索；連通區(qū)域搜索包括區(qū)域標(biāo)記和區(qū)域搜索兩個(gè)步驟；首先使用掩碼方法分別對(duì)運(yùn)動(dòng)像素區(qū)域、火焰顏色像素區(qū)域和屬于火焰邊緣的像素區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記；然后使用廣度優(yōu)先搜索算法來(lái)進(jìn)行連通區(qū)域的搜索；6)對(duì)所得的連通區(qū)域計(jì)算其周長(zhǎng)和面積，進(jìn)行形狀分析形狀分析包括使用深度優(yōu)先搜索算法結(jié)合形態(tài)學(xué)的方法提取各個(gè)連通區(qū)域的邊界；分別計(jì)算各個(gè)連通區(qū)域邊界的周長(zhǎng)；計(jì)算各個(gè)連通區(qū)域的面積；計(jì)算各個(gè)連通區(qū)域的圓形度，計(jì)算運(yùn)動(dòng)火焰顏色區(qū)域與相應(yīng)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的面積比；7)對(duì)每個(gè)連通區(qū)域，對(duì)其進(jìn)行面積改變量分析，最后判斷火災(zāi)是否發(fā)生這一步中包括標(biāo)記屬于火焰邊緣區(qū)域的像素；使用廣度優(yōu)先搜索算法搜索上述像素所組成的連通區(qū)域；建立數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)存儲(chǔ)找到的連通區(qū)域；使用先到先處理的順序匹配前后幀對(duì)應(yīng)的連通區(qū)域；計(jì)算對(duì)應(yīng)連通區(qū)域的面積改變量，判斷火災(zāi)是否發(fā)生。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種適用于大空間火災(zāi)火焰識(shí)別和檢測(cè)的方法，包括對(duì)輸入的視頻流進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)視頻流進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，獲得運(yùn)動(dòng)像素；對(duì)視頻流進(jìn)行顏色檢測(cè)，獲得具有火焰特征顏色的像素；對(duì)所有符合運(yùn)動(dòng)檢測(cè)和顏色檢測(cè)火焰特征的像素點(diǎn)進(jìn)行頻域分析；搜索把所有符合相同特征且相互連接的像素組成的連通區(qū)域；對(duì)所得的連通區(qū)域計(jì)算其周長(zhǎng)和面積，進(jìn)行形狀分析；對(duì)每個(gè)連通區(qū)域，進(jìn)行面積改變量分析，最后判斷火災(zāi)是否發(fā)生。通過(guò)本發(fā)明方法可以把大空間中真實(shí)的火焰和閃爍的車(chē)燈區(qū)分開(kāi)來(lái)，不僅可適應(yīng)隧道火焰檢測(cè)，也可以應(yīng)用到各種大空間火災(zāi)火焰檢測(cè)場(chǎng)所，如體育館、博物館、倉(cāng)庫(kù)等。
文檔編號(hào)G06T7/00GK101515326SQ20091009685
公開(kāi)日2009年8月26日 申請(qǐng)日期2009年3月19日 優(yōu)先權(quán)日2009年3月19日
發(fā)明者廖勝輝, 童若峰, 迪 謝 申請(qǐng)人:浙江大學(xué)