本發(fā)明涉及火災(zāi)的檢測(cè)與定位，具體涉及一種基于嵌入式平臺(tái)的火災(zāi)檢測(cè)與定位系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

隨著社會(huì)的發(fā)展、科學(xué)的進(jìn)步和人民生活水平的提高，近些年來(lái)大空間建筑(例如大型公共娛樂(lè)場(chǎng)所、大型倉(cāng)庫(kù)、大型集貿(mào)市場(chǎng)、車庫(kù)、油庫(kù)、候機(jī)大廳等)及地下建筑(如地下隧道、地鐵站、地下大型停車場(chǎng)和地下商業(yè)街等)的數(shù)量不斷增加，由于此類建筑內(nèi)部舉架高、跨度大，火災(zāi)初期煙擴(kuò)散受建筑內(nèi)部安裝的空調(diào)和通風(fēng)系統(tǒng)影響較大，同時(shí)這些場(chǎng)所人員比較密集，易燃品多，從而致使火災(zāi)隱患多。此類建筑一旦發(fā)生火災(zāi)將迅速蔓延，人員疏散及火災(zāi)撲救比較困難，往往造成很大的經(jīng)濟(jì)損失和惡劣的社會(huì)影響。因此對(duì)此類建筑的火災(zāi)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)提出了更嚴(yán)格的要求。準(zhǔn)確探測(cè)火災(zāi)是保障此類建筑消防安全的積極手段。

目前國(guó)內(nèi)的火災(zāi)檢測(cè)裝置主要是基于傳感器檢測(cè)技術(shù)設(shè)計(jì)的，通常采用常規(guī)的火災(zāi)探測(cè)的方法，即利用感煙、感溫、感光等傳感器對(duì)火焰的煙霧、溫度、光等信息進(jìn)行采集，并利用這些特性來(lái)對(duì)火災(zāi)進(jìn)行探測(cè)。這種基于傳統(tǒng)檢測(cè)方法的火災(zāi)探測(cè)裝置存在一定的缺陷：一方面，它利用傳感器對(duì)監(jiān)控現(xiàn)場(chǎng)煙霧濃度、溫度、火焰等敏感現(xiàn)象的實(shí)時(shí)變化進(jìn)行檢測(cè)，提取實(shí)時(shí)參數(shù)，因此傳感器的性能優(yōu)劣直接會(huì)影響火災(zāi)檢測(cè)的準(zhǔn)確度和可靠性；另一方面，在室外倉(cāng)庫(kù)和大型室內(nèi)倉(cāng)庫(kù)等大空間場(chǎng)合中，火災(zāi)初期產(chǎn)生的熱量和煙霧難以到達(dá)很高的空間，從而傳感器信號(hào)由于空間的巨大而變得十分微弱。即使是高精度的傳感器也會(huì)由于種種干擾噪聲而無(wú)法工作，因此無(wú)法進(jìn)行火災(zāi)的早期探測(cè)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是：提出一種基于嵌入式平臺(tái)的火災(zāi)檢測(cè)與定位系統(tǒng)及方法，解決傳統(tǒng)技術(shù)中對(duì)火災(zāi)的探測(cè)方案存在的準(zhǔn)確度和可靠性低、容易受干擾的問(wèn)題。

本發(fā)明解決上述技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是：

一種基于嵌入式平臺(tái)的火災(zāi)檢測(cè)與定位系統(tǒng)，包括：監(jiān)控中心站及多個(gè)分布于監(jiān)測(cè)場(chǎng)所的監(jiān)測(cè)點(diǎn)，每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)包括嵌入式微處理設(shè)備、視頻采集攝像頭以及gprs無(wú)線通信模塊；

視頻采集攝像頭將采集的圖像信息傳送至嵌入式微處理設(shè)備進(jìn)行特征匹配處理；

嵌入式微處理設(shè)備與gprs無(wú)線通信模塊相連，并通過(guò)該模塊與監(jiān)控中心站通信。

作為進(jìn)一步優(yōu)化，所述監(jiān)控中心站包括連接至互聯(lián)網(wǎng)并擁有公網(wǎng)ip地址的終端控制器；終端控制器通過(guò)gprs無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)接收監(jiān)測(cè)點(diǎn)傳送的報(bào)警信息，或發(fā)送控制命令至監(jiān)測(cè)點(diǎn)。

作為進(jìn)一步優(yōu)化，所述嵌入式微處理設(shè)備支持usb攝像設(shè)備和cvbs模擬攝像設(shè)備的輸入；支持通過(guò)rs232串口通信協(xié)議連接gprs無(wú)線通信模塊；支持通過(guò)sd卡存儲(chǔ)數(shù)據(jù)信息。

作為進(jìn)一步優(yōu)化，所述嵌入式微處理設(shè)備上運(yùn)行火災(zāi)檢測(cè)算法，通過(guò)分析視頻圖像然后與火焰顏色特征匹配，識(shí)別是否出現(xiàn)火災(zāi)，若出現(xiàn)火災(zāi)，則進(jìn)行報(bào)警，將對(duì)應(yīng)視頻圖像和火災(zāi)位置通過(guò)gprs無(wú)線網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)傳輸給監(jiān)控中心站；若無(wú)火災(zāi)，則繼續(xù)處理下一幀圖像，并間隔一段時(shí)間向監(jiān)控中心站發(fā)送視頻圖像。

作為進(jìn)一步優(yōu)化，所述監(jiān)控中心站利用終端控制器通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)接收來(lái)自監(jiān)測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)信息，在監(jiān)測(cè)點(diǎn)發(fā)送火災(zāi)時(shí)，向監(jiān)控人員顯示火災(zāi)地區(qū)的視頻圖像和位置信息。

作為進(jìn)一步優(yōu)化，所述嵌入式微處理設(shè)備通過(guò)分析視頻圖像然后與火焰顏色特征匹配，識(shí)別是否出現(xiàn)火災(zāi)的具體方法包括：

針對(duì)攝像頭采集到的監(jiān)控視頻的圖像,首先利用火焰特殊的顏色特征，在rgb彩色空間進(jìn)行顏色分割，去除大部分非火焰標(biāo)志區(qū)域；然后對(duì)過(guò)濾后的圖像進(jìn)行canny算子的邊緣檢測(cè)處理，并采用圖像輪廓技術(shù)對(duì)圖像中標(biāo)志位置進(jìn)行定位,最后采用直方圖匹配技術(shù)識(shí)別出視頻圖像中的火焰：圖像中的顏色分量滿足以下條件才判定為火焰：

1.r(x,y)>g(x,y)；

2.g(x,y)>b(x,y)；

3.r(x,y)>200∩g(x,y)<200∩b(x,y)<100。

此外，本發(fā)明還提供了一種基于嵌入式平臺(tái)的火災(zāi)檢測(cè)與定位方法，其包括以下步驟：

a.各監(jiān)測(cè)點(diǎn)實(shí)時(shí)采集視頻圖像；

b.對(duì)視頻圖像進(jìn)行分析匹配，判斷是否出現(xiàn)火災(zāi)，若出現(xiàn)火災(zāi)，則進(jìn)入步驟c，否則，進(jìn)入步驟d；

c.監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行警報(bào)，并將火災(zāi)視頻圖像和火災(zāi)位置傳送至監(jiān)控中心站，進(jìn)入步驟e；

d.監(jiān)測(cè)點(diǎn)繼續(xù)監(jiān)測(cè)，并每隔一定時(shí)間將監(jiān)測(cè)圖像傳送至監(jiān)控中心站，結(jié)束流程；

e.監(jiān)控中心站向監(jiān)控人員顯示火災(zāi)地區(qū)的視頻圖像和位置信息。

作為進(jìn)一步優(yōu)化，步驟b中，所述對(duì)視頻圖像進(jìn)行分析匹配，判斷是否出現(xiàn)火災(zāi)的方法包括：

針對(duì)攝像頭采集到的監(jiān)控視頻的圖像,首先利用火焰特殊的顏色特征，在rgb彩色空間進(jìn)行顏色分割，去除大部分非火焰標(biāo)志區(qū)域；然后對(duì)過(guò)濾后的圖像進(jìn)行canny算子的邊緣檢測(cè)處理，并采用圖像輪廓技術(shù)對(duì)圖像中標(biāo)志位置進(jìn)行定位,最后采用直方圖匹配技術(shù)識(shí)別出視頻圖像中的火焰：圖像中的顏色分量滿足以下條件才判定為火焰：

1.r(x,y)>g(x,y)；

2.g(x,y)>b(x,y)；

3.r(x,y)>200∩g(x,y)<200∩b(x,y)<100。

本發(fā)明的有益效果是：

通過(guò)usb攝像頭采集到監(jiān)控視頻的圖像,利用火焰特殊的顏色特征進(jìn)行檢測(cè)。其將數(shù)字圖像處理技術(shù)、嵌入式技術(shù)以及無(wú)線通信技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)火災(zāi)警報(bào)并通過(guò)攝像頭位置定位。系統(tǒng)成本低，可靠性高，適用于大范圍的火災(zāi)監(jiān)測(cè)的場(chǎng)合。

附圖說(shuō)明

圖1為實(shí)施例中的火災(zāi)檢測(cè)與定位系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖；

圖2為火災(zāi)檢測(cè)與定位流程圖。

具體實(shí)施方式

本發(fā)明旨在提出一種基于嵌入式平臺(tái)的火災(zāi)檢測(cè)與定位系統(tǒng)及方法，解決傳統(tǒng)技術(shù)中對(duì)火災(zāi)的探測(cè)方案存在的準(zhǔn)確度和可靠性低、容易受干擾的問(wèn)題。本發(fā)明采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)發(fā)庫(kù)框架opencv為開(kāi)發(fā)平臺(tái)，通過(guò)視頻采集攝像頭采集到監(jiān)控視頻的圖像,利用火焰特殊的顏色特征進(jìn)行火災(zāi)檢測(cè)，并采用無(wú)線方法進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，通過(guò)gprs數(shù)據(jù)傳輸模塊將數(shù)據(jù)經(jīng)由gprs網(wǎng)絡(luò)傳送到監(jiān)控中心站。其將數(shù)字圖像處理技術(shù)、嵌入式技術(shù)以及無(wú)線通信技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)火災(zāi)警報(bào)并通過(guò)攝像頭位置定位。系統(tǒng)成本低，可靠性高，適用于大范圍的火災(zāi)檢測(cè)的場(chǎng)合。

下面結(jié)合附圖及實(shí)施例對(duì)本發(fā)明的方案做進(jìn)一步的描述：

如圖1所示，本實(shí)施例中的火災(zāi)檢測(cè)與定位系統(tǒng)包括監(jiān)控中心站及多個(gè)分布于監(jiān)測(cè)場(chǎng)所的監(jiān)測(cè)點(diǎn)，每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)包括嵌入式微處理設(shè)備、視頻采集攝像頭以及gprs無(wú)線通信模塊；

視頻采集攝像頭將采集的圖像信息傳送至嵌入式微處理器設(shè)備進(jìn)行特征匹配處理；嵌入式微處理設(shè)備與gprs無(wú)線通信模塊相連，并通過(guò)該模塊與監(jiān)控中心站通信。

在具體實(shí)現(xiàn)上，嵌入式微處理設(shè)備可采用arm系列2410，其支持usb攝像設(shè)備和cvbs模擬攝像設(shè)備的輸入；支持通過(guò)rs232串口通信協(xié)議連接gprs無(wú)線通信模塊；支持通過(guò)sd卡存儲(chǔ)數(shù)據(jù)信息。

視頻采集攝像頭可選用中星微的zc301數(shù)字?jǐn)z像頭，該攝像頭輸出的是jpeg流，最大分辨率能達(dá)到640×480，支持的最小分辨率為160×120。實(shí)驗(yàn)表明當(dāng)圖片大小設(shè)置成640×480，調(diào)色板設(shè)置成yuv420p時(shí)，經(jīng)攝像頭內(nèi)部dsp處理后，輸出jpeg流，圖像數(shù)據(jù)量大為減少，加快了usb輸出到處理器的速度。在主控制器中，攝像頭驅(qū)動(dòng)程序會(huì)對(duì)輸出的jpeg流進(jìn)行解碼。

在微處理設(shè)備中運(yùn)行火災(zāi)檢測(cè)算法，通過(guò)分析視頻圖像然后與火焰顏色特征匹配，識(shí)別是否出現(xiàn)火災(zāi)，若出現(xiàn)火災(zāi)，則進(jìn)行報(bào)警，將對(duì)應(yīng)視頻圖像和火災(zāi)位置通過(guò)gprs無(wú)線網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)傳輸給監(jiān)控中心站；若無(wú)火災(zāi)，則繼續(xù)處理下一幀圖像，并間隔一段時(shí)間向監(jiān)控中心站發(fā)送視頻圖像，以確保監(jiān)測(cè)點(diǎn)正常工作。

在火災(zāi)識(shí)別方面，本發(fā)明研究了火焰的顏色分布及尖角特征，建立了新的火焰顏色和火焰尖角判據(jù)。利用該判據(jù)對(duì)提取的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行火焰顏色決策，有效濾除了其中非火焰目標(biāo)，分析了火焰面積及灰度特征，提出了針對(duì)該特征進(jìn)行火焰識(shí)別的算法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了方法的可行性；

具體識(shí)別方法為：

針對(duì)攝像頭采集到的監(jiān)控視頻的圖像,首先利用火焰特殊的顏色特征，在rgb彩色空間進(jìn)行顏色分割，去除大部分非火焰標(biāo)志區(qū)域；然后對(duì)過(guò)濾后的圖像進(jìn)行canny算子的邊緣檢測(cè)處理，并采用圖像輪廓技術(shù)對(duì)圖像中標(biāo)志位置進(jìn)行定位,最后采用直方圖匹配技術(shù)識(shí)別出視頻圖像中的火焰：圖像中的顏色分量滿足以下條件才判定為火焰：

1.r(x,y)>g(x,y)；

2.g(x,y)>b(x,y)；

3.r(x,y)>200∩g(x,y)<200∩b(x,y)<100。

針對(duì)上述火災(zāi)檢測(cè)與定位系統(tǒng)，本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的火災(zāi)檢測(cè)與定位方法流程如圖2所示：

系統(tǒng)初始化后進(jìn)入循環(huán)；首先讀取一幀視頻數(shù)據(jù)，然后應(yīng)用火災(zāi)檢測(cè)算法檢測(cè)當(dāng)前幀，若發(fā)現(xiàn)火情，則做出相應(yīng)操作(警報(bào)、發(fā)送視頻圖像及位置到監(jiān)控中心站)；若未發(fā)現(xiàn)火情則繼續(xù)循環(huán)監(jiān)控。

在具體實(shí)現(xiàn)時(shí)，若某個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的微處理器通過(guò)對(duì)攝像頭采集的視頻圖像進(jìn)行匹配處理時(shí)，識(shí)別出火災(zāi)，則進(jìn)行警報(bào)，并將對(duì)應(yīng)視頻圖像和火災(zāi)位置通過(guò)gprs無(wú)線網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)傳輸給監(jiān)控中心站，在發(fā)送信息時(shí)還可以發(fā)送相應(yīng)的警報(bào)代碼，以便于監(jiān)控中心站能及時(shí)識(shí)別；這里的“火災(zāi)位置”為該監(jiān)測(cè)點(diǎn)的位置，可以預(yù)先通過(guò)gps定位獲得，或者根據(jù)gprs無(wú)線模塊的位置信息獲得；監(jiān)控中心站的終端控制器通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)接收來(lái)自各個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)信息，根據(jù)是否有警報(bào)代碼，向監(jiān)控的人員顯示火災(zāi)地區(qū)的視頻圖像和位置，監(jiān)控人員再查看情況并決定是否處理火災(zāi)。