本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域,涉及一種降低森林火災(zāi)預(yù)警誤報(bào)率的方法。
背景技術(shù):
目前在使用帶有電動(dòng)云臺(tái)的攝像頭進(jìn)行森林火災(zāi)監(jiān)控的場(chǎng)景中,通常都是由前端攝像頭進(jìn)行可見(jiàn)光視頻和熱紅外視頻信息的采集,火災(zāi)預(yù)警信息的產(chǎn)生流程往往都是首先設(shè)定一個(gè)以紅外成像參數(shù)標(biāo)定的閾值,然后當(dāng)當(dāng)前幀的紅外視頻信息中有像素的數(shù)值超過(guò)預(yù)先設(shè)定的閾值時(shí),則系統(tǒng)發(fā)出報(bào)警。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是所有超過(guò)設(shè)定閾值的異常情況基本上都可以檢測(cè)出來(lái),由于火焰的溫度一般都在設(shè)定的閾值以上,所以可以保障在熱紅外監(jiān)控下所有的火災(zāi)場(chǎng)景都不會(huì)被遺漏。其缺點(diǎn)是,可能會(huì)產(chǎn)生大量虛假的報(bào)警,例如當(dāng)攝像頭區(qū)域包含部分天空而此時(shí)太陽(yáng)又恰好在該區(qū)域,則系統(tǒng)會(huì)不斷的產(chǎn)生報(bào)警。另外,工廠中的機(jī)器、馬路上行駛的汽車(chē)、村莊中人們使用的各種熱源等都會(huì)產(chǎn)生這些虛假報(bào)警。
對(duì)圖像進(jìn)行語(yǔ)義標(biāo)注是近年來(lái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。對(duì)圖像進(jìn)行語(yǔ)義標(biāo)注有人工、半人工以及計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成等方式。目前的研究主要集中在對(duì)圖像進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注上。圖像上下文環(huán)境理解也是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一,對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用具有重要影響,比如在一幅圖像中汽車(chē)出現(xiàn)在馬路這個(gè)上下文環(huán)境中是正常的,但是當(dāng)汽車(chē)出現(xiàn)在天空這個(gè)上下文環(huán)境中則是異常事件;一般文本環(huán)境下,如圖像或視頻編碼中,上下文信息的獲取是比較簡(jiǎn)單的,只要得到相鄰像素的像素值即可,但是在圖像中就必須通過(guò)分割、識(shí)別等獲取圖像上下文信息??紤]到本發(fā)明應(yīng)用的場(chǎng)景,一般一個(gè)電動(dòng)云臺(tái)攝像頭覆蓋的檢測(cè)范圍基本上都是固定的,因此不必通過(guò)計(jì)算機(jī)自動(dòng)標(biāo)注,使用人工在全景拼接完成后標(biāo)注一次即可。這些標(biāo)注的區(qū)域及其對(duì)應(yīng)的規(guī)則就構(gòu)成了檢驗(yàn)報(bào)警是否虛假的圖像上下文環(huán)境。相關(guān)研究在森林火災(zāi)視覺(jué)監(jiān)控系統(tǒng)中尚未見(jiàn)報(bào)道。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:
針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述技術(shù)問(wèn)題,本發(fā)明提出了一種一種基于圖像語(yǔ)義上下文環(huán)境降低森林火災(zāi)預(yù)警誤報(bào)率的方法,設(shè)計(jì)合理,克服了現(xiàn)有技術(shù)的不足,具有良好的效果。
為了實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明采用如下技術(shù)方案:
一種基于圖像語(yǔ)義上下文環(huán)境降低森林火災(zāi)預(yù)警誤報(bào)率的方法,該方法步驟如下:
步驟1:?jiǎn)?dòng)用于森林防火監(jiān)控的攝像頭,獲得的所監(jiān)控區(qū)域的全景場(chǎng)景圖,并進(jìn)行預(yù)處理,獲得監(jiān)控區(qū)域中不同場(chǎng)景的標(biāo)注,形成火災(zāi)誤警消除的圖像語(yǔ)義上下文環(huán)境。
所述步驟1具體包括如下步驟:
步驟1.1:按特定方法獲得當(dāng)前監(jiān)控區(qū)域的全景場(chǎng)景圖像,記錄全景圖像每一個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的采集參數(shù),包括焦距、水平方位角和垂直方位角,其中焦距來(lái)自于攝像頭,水平方位角和垂直方位角取自于云臺(tái),以云臺(tái)的正北方向和水平方向?qū)?yīng)的中心像素點(diǎn)作為起始零度點(diǎn),確定全景圖像上每一個(gè)像素點(diǎn)的水平方位角和垂直方位角,并將這些信息寫(xiě)入全景像素信息數(shù)據(jù)庫(kù)Dp;
步驟1.2:在全景場(chǎng)景圖像中由人工劃定不同場(chǎng)景,包括:天空、湖泊、河流、馬路、鐵路、村莊、工廠等,并將不同區(qū)域的名稱及其范圍保存至圖像場(chǎng)景語(yǔ)義數(shù)據(jù)庫(kù)Ds。
步驟1.3:為圖像場(chǎng)景語(yǔ)義數(shù)據(jù)庫(kù)Ds各種不同場(chǎng)景設(shè)置相應(yīng)的行為規(guī)則如村莊區(qū)域在早中晚飯時(shí)間會(huì)有明顯的煙霧,在天空區(qū)域太陽(yáng)在不同時(shí)間段可能出現(xiàn)的區(qū)域位置等。
步驟2:對(duì)所需監(jiān)控區(qū)域進(jìn)行監(jiān)控,獲取當(dāng)前監(jiān)控幀和預(yù)警信息,如果當(dāng)前有預(yù)警信息則進(jìn)入步驟3,否則繼續(xù)進(jìn)行監(jiān)控。
步驟3:如果有預(yù)警信息,則將相關(guān)信息與圖像語(yǔ)義上下文環(huán)境信息進(jìn)行對(duì)比,消除虛假報(bào)警。所述步驟(3)具體包括如下步驟:
步驟3.1:根據(jù)當(dāng)前輸入的視頻幀對(duì)應(yīng)的焦距和全景圖像的焦距,對(duì)輸入視頻幀進(jìn)行縮小或放大,使輸入視頻幀與全景圖像中目標(biāo)大小相互匹配,然后根據(jù)輸入視頻幀對(duì)應(yīng)的云臺(tái)參數(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)Dp中的信息進(jìn)行圖像位置定位;
步驟3.2:根據(jù)視頻幀的定位信息,進(jìn)行預(yù)警位置的定位;
步驟3.3:將重新標(biāo)定過(guò)的預(yù)警位置與所述圖像場(chǎng)景語(yǔ)義數(shù)據(jù)庫(kù)Ds中的信息進(jìn)行對(duì)比,確定預(yù)警出現(xiàn)的位置,并與所述相應(yīng)的行為規(guī)則進(jìn)行驗(yàn)證,如果符合規(guī)則,則消除報(bào)警要求,否則通過(guò)報(bào)警要求;如果預(yù)警位置出現(xiàn)在森林區(qū)域,則通過(guò)報(bào)警要求。
本發(fā)明所帶來(lái)的有益技術(shù)效果如下:
本發(fā)明使用在全景拼接圖像基礎(chǔ)上建立的全景像素信息數(shù)據(jù)庫(kù)Dp和圖像場(chǎng)景語(yǔ)義數(shù)據(jù)庫(kù)Ds獲得消除虛假報(bào)警的圖像語(yǔ)義上下文環(huán)境信息;較好地消除了虛假報(bào)警,大幅度的提高了火災(zāi)預(yù)警的準(zhǔn)確率。
附圖說(shuō)明
圖1為基于圖像語(yǔ)義上下文環(huán)境降低森林火災(zāi)預(yù)警誤報(bào)率的方法的流程框圖。
圖2為用于消除虛假報(bào)警的圖像語(yǔ)義上下文環(huán)境的構(gòu)建的流程框圖。
圖3為對(duì)預(yù)警信息進(jìn)行虛假消除的流程框圖。
具體實(shí)施方式
下面結(jié)合附圖以及具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。
針對(duì)使用帶有電動(dòng)云臺(tái)的攝像頭進(jìn)行森林火災(zāi)監(jiān)控的場(chǎng)景中虛假報(bào)警次數(shù)較多,如何提升報(bào)警準(zhǔn)確的問(wèn)題,本發(fā)明提出了一種基于圖像語(yǔ)義上下文環(huán)境降低森林火災(zāi)預(yù)警誤報(bào)率的方法,其流程框圖如圖1所示。該方法主要包括兩部分,一部分是用于消除虛假報(bào)警的圖像語(yǔ)義上下文環(huán)境的構(gòu)建,包括:監(jiān)控區(qū)域的全景像素信息數(shù)據(jù)庫(kù)Dp和圖像場(chǎng)景語(yǔ)義數(shù)據(jù)庫(kù)Ds的建立,另一部分是對(duì)預(yù)警信息進(jìn)行虛假消除。下面展開(kāi)具體說(shuō)明。
1、用于消除虛假報(bào)警的圖像語(yǔ)義上下文環(huán)境的構(gòu)建,其流程框圖如圖2所示。
首先根據(jù)特定方法獲得當(dāng)前監(jiān)控區(qū)域的全景場(chǎng)景圖像,同時(shí)記錄全景圖像每一個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的采集參數(shù)Q(f,ωh,ωv),包括焦距f、水平方位角ωh和垂直方位角ωv,其中焦距來(lái)自于攝像頭,水平方位角和垂直方位角取自于云臺(tái),以云臺(tái)的正北方向和水平方向?qū)?yīng)的中心像素點(diǎn)作為起始零度點(diǎn),確定全景圖像上每一個(gè)像素點(diǎn)的水平方位角ωh和垂直方位角ωv,并將這些信息全景像素信息數(shù)據(jù)庫(kù)Dp中。
在得到每一個(gè)像素點(diǎn)的所需信息后,就需要對(duì)全景場(chǎng)景圖像中由人工劃定不同場(chǎng)景,主要包括天空、湖泊、河流、馬路、鐵路、村莊、工廠等。在這里設(shè)想的是通過(guò)基于上下文感知的圖像標(biāo)注算法。對(duì)于輸入的未加標(biāo)注的全景圖和帶有標(biāo)簽圖像的混合區(qū)域集,使用支持向量機(jī)制識(shí)別分類(lèi)圖像區(qū)域并標(biāo)注。對(duì)于未知區(qū)域建立上下文描述符,并結(jié)合圖像視覺(jué)特征進(jìn)行聚類(lèi)標(biāo)注,在此之后引入標(biāo)簽共生信息對(duì)每幅圖的標(biāo)簽集進(jìn)行修正,最后將不同區(qū)域的名稱及其范圍保存至圖像場(chǎng)景語(yǔ)義數(shù)據(jù)庫(kù)Ds中。
接下來(lái)就是為圖像場(chǎng)景語(yǔ)義數(shù)據(jù)庫(kù)Ds各種不同區(qū)域設(shè)置相關(guān)行為規(guī)則,如村莊區(qū)域在早中晚飯時(shí)間會(huì)有明顯的煙霧,在鐵路上的固定時(shí)刻都有火車(chē)經(jīng)過(guò),在天空區(qū)域太陽(yáng)在不同時(shí)間段可能出現(xiàn)的區(qū)域位置等。行為規(guī)則一般包括:對(duì)象、時(shí)間、事件特征等不同屬性,一個(gè)區(qū)域的行為規(guī)則可能有很多條。
2、對(duì)預(yù)警信息進(jìn)行虛假消除,其流程框圖如圖3所示。
根據(jù)當(dāng)前輸入的視頻幀I對(duì)應(yīng)的焦距fa和全景圖像P的焦距fp,對(duì)輸入視頻幀進(jìn)行縮小或放大,其公式為:
I'=Z(I,fa,fp)
上式中Z表示采取的具體的縮放技術(shù),在具體實(shí)現(xiàn)時(shí)需要根據(jù)參數(shù)fa,fp考慮最終生成圖像I'的平滑性問(wèn)題。在使輸入視頻幀與全景圖像中目標(biāo)大小相互匹配后,根據(jù)輸入視頻幀對(duì)應(yīng)的云臺(tái)參數(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)Dp中的信息進(jìn)行圖像位置定位,其公式為:
I”=Loc(P,I',Q)
上式中I”是定位后I'在全景圖像P中的信息。根據(jù)I”的信息對(duì)預(yù)警位置進(jìn)行重新定位,獲得其在全景拼接圖像中的位置。
將重新標(biāo)定過(guò)的預(yù)警位置與圖像場(chǎng)景語(yǔ)義數(shù)據(jù)庫(kù)Ds中的信息進(jìn)行對(duì)比,確定預(yù)警位置出現(xiàn)的區(qū)域,并對(duì)該區(qū)域的各種行為規(guī)則進(jìn)行驗(yàn)證,如果通過(guò)則消除報(bào)警要求,否則通過(guò)報(bào)警要求。
當(dāng)然,上述說(shuō)明并非是對(duì)本發(fā)明的限制,本發(fā)明也并不僅限于上述舉例,本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明的實(shí)質(zhì)范圍內(nèi)所做出的變化、改型、添加或替換,也應(yīng)屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。