一種基于最大間距準(zhǔn)則的火災(zāi)顏色模型及火災(zāi)火焰和煙霧識別方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于最大間距準(zhǔn)則的火災(zāi)顏色模型及火災(zāi)火焰和煙霧識別方法，包括以下步驟：第一步，建立一個(gè)圖像庫，用來作為訓(xùn)練集，其中包括三種圖像：火焰、煙霧和干擾圖像。第二步，利用最大間距準(zhǔn)則對訓(xùn)練集進(jìn)行特征向量提取，得出系數(shù)矩陣，獲得火焰和煙霧特征。第三步，根據(jù)特征建立K最近鄰結(jié)點(diǎn)算法分類器；第四步，利用第三步的分類器對待檢測圖像進(jìn)行分析識別，如果是，則給出火災(zāi)報(bào)警信號。本發(fā)明利用最大間距準(zhǔn)則來統(tǒng)計(jì)分析大量的數(shù)據(jù)，計(jì)算出最合理的權(quán)值，得出適合于火焰和煙霧的最佳描述，能夠有效地區(qū)分火焰、煙霧和干擾，有效地提高火災(zāi)識別率。
【專利說明】一種基于最大間距準(zhǔn)則的火災(zāi)顏色模型及火災(zāi)火焰和煙霧識別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明利用最大間距準(zhǔn)則通過計(jì)算機(jī)圖像處理的方法進(jìn)行火災(zāi)中火焰和煙霧的探測，屬于火災(zāi)探測【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及計(jì)算機(jī)圖像處理和視頻火災(zāi)探測。
【背景技術(shù)】
[0002]基于視頻的火災(zāi)探測技術(shù)是一種基于數(shù)字圖像處理和分析的新型火災(zāi)探測方法，它利用攝像頭對現(xiàn)場進(jìn)行監(jiān)視，同時(shí)對獲得的圖像進(jìn)行處理和分析，獲得早期火災(zāi)火焰和煙霧的特征，及時(shí)準(zhǔn)確地探測火災(zāi)。相對于傳統(tǒng)火災(zāi)探測技術(shù)而言，視頻火災(zāi)探測技術(shù)具有響應(yīng)速度快，監(jiān)測范圍廣，距離遠(yuǎn)，識別率高等優(yōu)勢，能夠較早地發(fā)現(xiàn)災(zāi)情，有力保障人民的生命和財(cái)產(chǎn)安全，近年來愈發(fā)受到人們的歡迎。
[0003]Chen等利用RGB模型來提取火焰和煙霧點(diǎn)，主要分析R分量的強(qiáng)度和飽和度，以及比較R、G、B三個(gè)分量。Toreyin等從火焰像素的訓(xùn)練集中得到RGB顏色模型，并結(jié)合使用混合高斯模型，最終完成檢測，并取得了較好的識別效果。Yamagishi將RGB轉(zhuǎn)換成HSV后建模，并根據(jù)飽和度和色調(diào)進(jìn)行分割，然后提取火焰輪廓，對其輪廓進(jìn)行傅立葉變化并提取傅立葉頻域特征，最后輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來判斷火災(zāi)。Marbach等使用YUV顏色模型表示視頻數(shù)據(jù)，亮度分量的時(shí)間倒數(shù)Y用于表示候選火焰像素，色度分量U和V則用于分析候選像素是否在火焰區(qū)域里。除了利用亮度和色度信息，還在工作中加入運(yùn)動檢測的內(nèi)容。Celik等提出火焰顏色統(tǒng)計(jì)模型，通過背景消減法得到運(yùn)動目標(biāo)，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合顏色統(tǒng)計(jì)模型獲取火焰，隨后他們又提出了在YCbCr空間，引入了模糊數(shù)學(xué)方法，釆用變化的閾值來代替固定的閾值進(jìn)行火焰辨識。Homg等選擇HSI顏色空間的火焰顏色模型，并結(jié)合差分來獲取火焰潛在區(qū)域目標(biāo)。Lee等采用了火焰顏色固定閾值，并實(shí)現(xiàn)對火焰圖像進(jìn)行判斷。Noda S等人認(rèn)識到道路火災(zāi)的危險(xiǎn)性，對隧道火災(zāi)做了一些工作，比較了灰度直方圖。于春雨等分析了運(yùn)動和顏色特征。姜東海提出了在HSV空間利用煙霧圖像的高H分量和低V分量聯(lián)合分割出煙霧圖像。焦珂提出煙霧顏色在RGB立體空間中大致分布在對角線附近，即R?G?B。周平等人提出了基于色域RGB分量系數(shù)運(yùn)算并結(jié)合小波變換來識別火災(zāi)煙霧的新方法，能較好地識別火災(zāi)圖像。但是針對不同的煙霧顏色，不能做到自適應(yīng)選擇RGB分量系數(shù)。
[0004]在人臉識別中，分析處理的對象是人臉圖像，在理論分析中，人臉圖像可以看作高維數(shù)據(jù)空間中的一個(gè)點(diǎn)，人臉識別的目的就是通過各種方法找出被識別點(diǎn)的所屬類別標(biāo)簽。通常情況下，人臉圖像的分辨率比較高，這也就意味著高維空間的維數(shù)也比較高，直接在高維空間中對數(shù)據(jù)進(jìn)行各項(xiàng)分類計(jì)算其計(jì)算量是巨大的。基于子空間分析的人臉識別的目的就是要通過各種方法將人臉圖像從原始數(shù)據(jù)空間投影到一個(gè)低維數(shù)據(jù)空間，在低維空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的各項(xiàng)分類運(yùn)算，以降低人臉識別算法計(jì)算量，提高其實(shí)用性?；谧涌臻g分析的人臉識別包括基于線性子空間分析的人臉識別和基于非線性子空間分析的人臉識別。主要的幾種基于線性子空間分析的人臉識別包括:基于獨(dú)立成分分析(IncbpendentComponent Analysis, I CA)的人臉識別、基于主成分分析(Principal ComponentAnalysis, PCA)的人臉識別和基于線性鑒別分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)的人臉識別，其中最大間距準(zhǔn)則是對線性鑒別分析的一個(gè)改進(jìn)?？梢钥闯鲞@些分析方法在人臉識別中效果比較好，所以我們應(yīng)用到火災(zāi)探測中應(yīng)該同樣能夠發(fā)揮作用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為:利用現(xiàn)有的技術(shù)，將人臉識別中的方法應(yīng)用到火災(zāi)探測領(lǐng)域，得到一種基于最大間距準(zhǔn)則的火災(zāi)顏色模型及火災(zāi)識別方法。
[0006]本發(fā)明解決上述技術(shù)問題采用的技術(shù)方案為:提供了一種基于最大間距準(zhǔn)則的火災(zāi)顏色模型及火災(zāi)火焰和煙霧識別方法，包括以下步驟:
[0007]第一步，建立一個(gè)圖像庫，用來作為訓(xùn)練集，其中包括三種圖像:火焰、煙霧和干擾圖像。
[0008]第二步，利用最大間距準(zhǔn)則對訓(xùn)練集進(jìn)行特征提取，得出系數(shù)矩陣，獲得火焰和煙霧特征。
[0009]第三步，根據(jù)特征建立K最近鄰結(jié)點(diǎn)算法分類器；
[0010]第四步，利用第三步的分類器對待檢測圖像進(jìn)行分析識別，如果是，則給出火災(zāi)報(bào)
警信號。
[0011]本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點(diǎn)在于:現(xiàn)有的視頻探測技術(shù)圍繞火災(zāi)中的顏色特征、模糊特征、輪廓特征以及紋理特征等開展，在考慮顏色特征時(shí)，大都都是RGB的不同組合，而這些權(quán)值都是根據(jù)以往的工作自定義的，缺少數(shù)學(xué)支撐。所以利用最大間距準(zhǔn)則來統(tǒng)計(jì)分析大量的數(shù)據(jù)，計(jì)算出最合理的權(quán)值，得出適合于火焰和煙霧的最佳描述，能夠有效地區(qū)分火焰、煙霧和干擾，有效地提高火災(zāi)識別率。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0012]圖1為轉(zhuǎn)換示意圖；
[0013]圖2為本發(fā)明基于最大間距準(zhǔn)則的火災(zāi)顏色模型的火災(zāi)識別方法步驟圖；
[0014]圖3為本發(fā)明轉(zhuǎn)換前后的火焰和煙霧圖片示意圖；其中(a)為原始火焰，(b)為轉(zhuǎn)換后火焰；(C)為原始煙霧，Cd)為轉(zhuǎn)換后煙霧。
【具體實(shí)施方式】
[0015]下面結(jié)合附圖具體說明本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】。
[0016]一種基于最大間距準(zhǔn)則的火災(zāi)顏色模型及火災(zāi)火焰和煙霧識別方法，包括以下步驟:
[0017]第一步，建立一個(gè)圖像庫，用來作為訓(xùn)練集，其中包括三種圖像:火焰、煙霧和干擾圖像。
[0018]第一步中為了保證準(zhǔn)確性，盡可能多地從實(shí)驗(yàn)中采集圖像。
[0019]我們拍攝多種情況下的火災(zāi)視頻(白天以及晚上的棉繩、木材等陰燃煙霧和正庚烷、乙醇等火焰視頻，以及自然界中紅旗、白云等各種類似于火焰和煙霧的干擾圖像)。
[0020]第二步，利用最大間距準(zhǔn)則對訓(xùn)練集進(jìn)行特征提取，得出系數(shù)矩陣，獲得火焰和煙霧特征。[0021]第二步中最大間距準(zhǔn)則的基本思想是將高維的模式樣本投影到最佳鑒別矢量空間，以達(dá)到抽取分類信息和壓縮特征空間維數(shù)的效果，它能夠保證投影后模式樣本在新的空間中有最小的類內(nèi)距離和最大的類間距離，使同一類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)模式在該空間中有最佳的可分離性，因此，它是一種有效的特征抽取方法，我們可以將這一思想結(jié)合到火災(zāi)探測中，下面是簡單的推導(dǎo)過程。
[0022]Aij是第i類中的第j幅圖像，當(dāng)i=0時(shí)代表無火，i=l時(shí)代表有火焰或者煙霧，j=l, 2，3，…，Mi, Mi代表第i類樣本容量，M是總體樣本容量，M=MJM2，通常我們用RGB彩色模型來表示，R是紅色分量，G是綠色分量，B是是藍(lán)色分量。
[0023]第i類的平均圖像為:
【權(quán)利要求】
1.一種基于最大間距準(zhǔn)則的火災(zāi)顏色模型及火災(zāi)火焰和煙霧識別方法，其特征在于，包括以下步驟: 第一步，建立一個(gè)圖像庫，用來作為訓(xùn)練集，其中包括三種圖像:火焰、煙霧和干擾圖像； 第二步，利用最大間距準(zhǔn)則對訓(xùn)練集進(jìn)行特征提取，得出系數(shù)矩陣，獲得火焰和煙霧特征； 第三步，根據(jù)特征建立K最近鄰結(jié)點(diǎn)算法分類器； 第四步，利用第三步的分類器對待檢測圖像進(jìn)行分析識別，如果是，則給出火災(zāi)報(bào)警信號。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于最大間距準(zhǔn)則的火災(zāi)顏色模型及火災(zāi)火焰和煙霧識別方法，其特征在于，第一步中為了保證準(zhǔn)確性，盡可能多地從實(shí)驗(yàn)中采集圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于最大間距準(zhǔn)則的火災(zāi)顏色模型及火災(zāi)火焰和煙霧識別方法，其特征在于，第二步中最大間距準(zhǔn)則的基本思想是將高維的模式樣本投影到最佳鑒別矢量空間，以達(dá)到抽取分類信息和壓縮特征空間維數(shù)的效果，它能夠保證投影后模式樣本在新的空間中有最小的類內(nèi)距離和最大的類間距離，使同一類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)模式在該空間中有最佳的可分離性，因此，它是一種有效的特征抽取方法，可以將這一思想結(jié)合到火災(zāi)探測中，下面是簡單的推導(dǎo)過程: Aij是第i類中的第j幅圖像，當(dāng)i=0時(shí)代表無火，i=l時(shí)代表有火焰或者煙霧，j=l, 2，3，…，Mi, Mi代表第i類樣本容量，M是總體樣本容量，M=M^M2,通常用RGB彩色模型來表示，R是紅色分量，G是綠色分量，B是是藍(lán)色分量； 第i類的平均圖像為:
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于最大間距準(zhǔn)則的火災(zāi)顏色模型及火災(zāi)火焰和煙霧識別方法，其特征在于，由第二步的最大間距準(zhǔn)則，可以提取出最佳轉(zhuǎn)換向量，此時(shí)將原圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換，并提取火焰和煙霧特征，這就是基于最大間距準(zhǔn)則的火災(zāi)顏色模型，根據(jù)火災(zāi)特征，建立K最近鄰結(jié)點(diǎn)算法分類器，用于識別火災(zāi)。
【文檔編號】G06K9/46GK103617414SQ201310553902
【公開日】2014年3月5日 申請日期:2013年11月9日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月9日
【發(fā)明者】張永明, 袁潔, 周麗娟, 張樹東, 袁偉, 賈陽 申請人:中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)