專利名稱：基于視頻的煙火檢測裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于視頻的煙火檢測裝置。
背景技術(shù)：
現(xiàn)代社會，各種場合電器的使用越來越多，增加了安全隱患，人們的防范意識也逐 漸增強，開始關(guān)注各種安防產(chǎn)品。目前，已經(jīng)有相關(guān)的監(jiān)控安防產(chǎn)品在市場上銷售，從監(jiān)控 手段上基本可以分為兩類傳感器監(jiān)控和視頻監(jiān)控。傳感器監(jiān)控是利用煙、火傳感器探測是 否有煙、火的產(chǎn)生而進行報警，這種監(jiān)控方式易受到外界因素干擾(如溫度、距離、振動、 聲音等外界因素)，誤報率高，而且傳感器類的煙感系統(tǒng)反應(yīng)慢，需要一定濃度和溫度，發(fā)現(xiàn) 時損失已經(jīng)造成。視頻監(jiān)控是利用攝像機實時采集現(xiàn)場視頻，由值班人員時刻進行看守，當 現(xiàn)場有煙、火的情況發(fā)生及時進行處理，這樣雖然誤報率低，但是，由于需要人工值守，時間 長了容易產(chǎn)生視覺疲勞，導(dǎo)致疏漏。另外，現(xiàn)在還存有極少的自動報警視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以實 現(xiàn)無人值守，如專利200620052657. 3中技術(shù)效果描述采集區(qū)域內(nèi)的視頻圖像，經(jīng)過視頻 預(yù)處理濾出噪聲和干擾，然后分析運動視頻離散幀圖像，結(jié)合圖像亮色變化信息和區(qū)域變 化信息，描繪運動特征的輪廓，并結(jié)合特征運動趨勢和活動范圍判斷特征是人、動物還是火 情，最后根據(jù)判斷結(jié)果產(chǎn)生報警/不報警信號。實際操作表明，僅靠這些簡單的輪廓特征和 運動范圍來區(qū)分運動目標種類，區(qū)分度不高，易被干擾，誤報率較高，應(yīng)該使用區(qū)分度更高 的單個或多個特征進行檢測，使誤報率更低。另外，也有機構(gòu)在研制視頻智能監(jiān)控對煙進行識別，其主要是根據(jù)拍攝火焰和煙 圖像總結(jié)出火焰和煙一些規(guī)律，作為火焰和煙的特征，在以后獲取現(xiàn)場圖像時進行比較識 別，當現(xiàn)場圖像滿足上述火焰和煙特征便認為有火焰或煙產(chǎn)生。目前常使用的火焰特征 主要有火焰閃爍特征，火焰顏色特征，圖像相關(guān)性特征及圖像高頻能量特征；煙特征主要 有煙不規(guī)則性特征，煙擴散性特征，煙顏色特征，煙半透明性特征，煙色彩飽和度特征及煙 形態(tài)特征。但大都停留在實驗室階段，并且還沒有相應(yīng)組合使用的報道。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對以上問題的提出，而研制一種基于視頻的煙火檢測裝置。本發(fā)明采用 技術(shù)手段如下一種基于視頻的煙火檢測裝置，其特征在于，具有拍攝單元，獲取監(jiān)視區(qū)域的當前圖像；前景提取單元，根據(jù)所述拍攝單元拍攝到的當前圖像和背景圖像，提取當前圖像 的前景區(qū)域；前景邊緣提取單元，用于提取前景區(qū)域的邊緣形狀；尖角檢測單元，從所述前景邊緣提取單元提取出的邊緣形狀中，檢測是否有尖角 形狀，并計數(shù)所述尖角形狀的個數(shù)；尖角特征判定單元，用于判定所述尖角檢測單元計數(shù)尖角形狀的個數(shù)是否超過設(shè)定的閾值個數(shù)，超過則判定所述前景區(qū)域具有火焰尖角特征；中心運動特征檢測單元，用于計算所述前景提取單元提取到的當前幀圖像中的前 景區(qū)域的中心位置，后將其保存在已存儲之前連續(xù)多幀監(jiān)視區(qū)域圖像的前景區(qū)域的中心位 置信息的存儲器中，再根據(jù)上述中心位置信息生成含有所述連續(xù)多幀監(jiān)視區(qū)域圖像的前景 區(qū)域的中心位置的外接矩形；中心運動特征判定單元，對中心運動特征檢測單元生成的外接矩形進行矩形面積 大小計算和/或矩形的寬高比大小計算，并判定所述矩形面積和/或矩形的寬高比是否在 規(guī)定閾值范圍內(nèi)，如果在規(guī)定閾值范圍內(nèi)則判定所述前景區(qū)域具有煙中心運動特征；煙火判定單元，根據(jù)所述尖角特征判定單元和中心運動特征判定單元得出的結(jié)果 判定是否具有煙火；當所述尖角特征判定單元判斷出前景區(qū)域具有火焰尖角特征，且中心 運動特征判定單元判斷出前景區(qū)域具有煙中心運動特征，判斷有煙火。所述前景提取單元，還對提取出的前景點數(shù)是否超過規(guī)定閾值進行判定，超過則 用當前圖像替換背景圖像；所述尖角形狀由頂點、兩個角邊及兩個角邊的夾角構(gòu)成，且所述 頂點數(shù)在規(guī)定閾值范圍內(nèi)，所述兩個角邊的長度在規(guī)定閾值范圍內(nèi)，所述兩個角邊的夾角 在規(guī)定閾值范圍內(nèi)。一種基于視頻的煙火檢測裝置，其特征在于，具有拍攝單元，獲取監(jiān)視區(qū)域的當前圖像；前景提取單元，根據(jù)所述拍攝單元拍攝到的當前圖像和背景圖像，提取當前圖像 的前景區(qū)域；前景邊緣提取單元，用于提取前景區(qū)域的邊緣形狀；尖角檢測單元，從所述前景邊緣提取單元提取出的邊緣形狀中，檢測是否有尖角 形狀，并計數(shù)所述尖角形狀的個數(shù)，然后將其保存在已存儲之前連續(xù)多幀所述前景區(qū)域的 邊緣形狀中的尖角形狀的個數(shù)，且包含當前幀的尖角計數(shù)單元計數(shù)尖角形狀的個數(shù)的存儲 器中；尖角特征判定單元，對保存在所述存儲器中的連續(xù)多幀前景區(qū)域的邊緣形狀中的 尖角形狀的個數(shù)進行比較，當存儲器中的連續(xù)多幀所述前景區(qū)域的邊緣形狀中的尖角形狀 的個數(shù)變化時，判定所述前景區(qū)域具有火焰尖角特征；中心運動特征檢測單元，用于計算所述前景提取單元提取到的當前幀圖像中的前 景區(qū)域的中心位置，后將其保存在已存儲之前連續(xù)多幀監(jiān)視區(qū)域圖像的前景區(qū)域的中心位 置信息的存儲器中，再根據(jù)上述中心位置信息生成含有所述連續(xù)多幀監(jiān)視區(qū)域圖像的前景 區(qū)域的中心位置的外接矩形；中心運動特征判定單元，對中心運動特征檢測單元生成的外接矩形進行矩形面積 大小計算和/或矩形的寬高比大小計算，并判定所述矩形面積和/或矩形的寬高比是否在 規(guī)定閾值范圍內(nèi)，如果在規(guī)定閾值范圍內(nèi)則判定所述前景區(qū)域具有煙中心運動特征；煙火判定單元，根據(jù)所述尖角特征判定單元和中心運動特征判定單元得出的結(jié)果 判定是否具有煙火；當所述尖角特征判定單元判斷出前景區(qū)域具有火焰尖角特征，且中心 運動特征判定單元判斷出前景區(qū)域具有煙中心運動特征，判斷有煙火。所述尖角特征判定單元對保存在所述存儲器中的連續(xù)多幀所述前景區(qū)域的邊緣 形狀中的尖角形狀的個數(shù)是否呈增加趨勢進行判斷，當尖角形狀的個數(shù)呈增加趨勢時，判定所述前景區(qū)域具有火焰尖角特征。一種基于視頻的煙火檢測裝置，其特征在于，具有拍攝單元，獲取監(jiān)視區(qū)域的當前圖像；前景提取單元，根據(jù)所述拍攝單元拍攝到的當前圖像和背景圖像，提取當前圖像 的前景區(qū)域；前景邊緣提取單元，用于提取前景區(qū)域的邊緣形狀；尖角檢測單元，從所述前景邊緣提取單元提取出的邊緣形狀中，檢測是否有尖角 形狀，并計數(shù)所述尖角形狀的個數(shù)；尖角特征判定單元，用于判定所述尖角檢測單元計數(shù)尖角形狀的個數(shù)是否超過設(shè) 定的閾值個數(shù)，超過則判定所述前景區(qū)域具有火焰尖角特征； 非尖角特征檢測單元，用于檢測所述前景提取單元提取到的前景圖像是否具有火 焰閃爍特征，火焰顏色特征，圖像相關(guān)性特征及圖像高頻能量特征中的至少一種特征；非尖角特征條件判定單元，用于判定非尖角特征檢測單元檢測到前景圖像中是否 具有所述火焰閃爍特征，所述火焰顏色特征，所述圖像相關(guān)性特征及所述圖像高頻能量特 征中的至少一種特征；中心運動特征檢測單元，用于計算所述前景提取單元提取到的當前幀圖像中的前 景區(qū)域的中心位置，后將其保存在已存儲之前連續(xù)多幀監(jiān)視區(qū)域圖像的前景區(qū)域的中心位 置信息的存儲器中，再根據(jù)上述中心位置信息生成含有所述連續(xù)多幀監(jiān)視區(qū)域圖像的前景 區(qū)域的中心位置的外接矩形；中心運動特征判定單元，對中心運動特征檢測單元生成的外接矩形進行矩形面積 大小計算和/或矩形的寬高比大小計算，并判定所述矩形面積和/或矩形的寬高比是否在 規(guī)定閾值范圍內(nèi)，如果在規(guī)定閾值范圍內(nèi)則判定所述前景區(qū)域具有煙中心運動特征；非中心運動特征檢測單元，用于檢測所述前景提取單元提取到的前景區(qū)域是否具 有煙不規(guī)則性特征，煙擴散性特征，煙顏色特征，煙半透明性特征，煙色彩飽和度特征和煙 形態(tài)特征中的至少一種特征；非中心運動特征條件判定單元，用于判定非中心運動特征檢測單元檢測到前景圖 像中是否具有所述煙不規(guī)則性特征，煙擴散性特征，煙顏色特征，煙半透明性特征，煙色彩 飽和度特征和煙形態(tài)特征中的至少一種特征；煙火判定單元，根據(jù)所述尖角特征判定單元、非尖角特征條件判定單元、中心運動 特征判定單元及非中心運動特征條件判定單元得出的結(jié)果判定是否具有煙火；當所述尖角 特征判定單元判斷出前景區(qū)域具有火焰尖角特征，且非尖角特征條件判定單元判斷出前景 圖像中具有所述火焰閃爍特征，所述火焰顏色特征，所述圖像相關(guān)性特征及所述圖像高頻 能量特征中的至少一種特征，且所述中心運動特征判定單元判斷出前景圖像中具有所述煙 中心運動特征，且非中心運動特征條件判定單元判斷出前景圖像中具有所述煙不規(guī)則性特 征，煙擴散性特征，煙顏色特征，煙半透明性特征，煙色彩飽和度特征和煙形態(tài)特征中的至 少一種特征的情況下，判斷有煙火。所述前景提取單元，還對提取出的前景點數(shù)是否超過規(guī)定閾值進行判定，超過則 用當前圖像替換背景圖像；所述尖角形狀由頂點、兩個角邊及兩個角邊的夾角構(gòu)成，且所述 頂點數(shù)在規(guī)定閾值范圍內(nèi)，所述兩個角邊的長度在規(guī)定閾值范圍內(nèi)，所述兩個角邊的夾角
8在規(guī)定閾值范圍內(nèi)。一種基于視頻的煙火檢測裝置，其特征在于，具有拍攝單元，獲取監(jiān)視區(qū)域的當前圖像；前景提取單元，根據(jù)所述拍攝單元拍攝到的當前圖像和背景圖像，提取當前圖像 的前景區(qū)域；前景邊緣提取單元，用于提取前景區(qū)域的邊緣形狀；尖角檢測單元，從所述前景邊緣提取單元提取出的邊緣形狀中，檢測是否有尖角 形狀，并計數(shù)所述尖角形狀的個數(shù)，然后將其保存在已存儲之前連續(xù)多幀所述前景區(qū)域的 邊緣形狀中的尖角形狀的個數(shù)，且包含當前幀的尖角計數(shù)單元計數(shù)尖角形狀的個數(shù)的存儲 器中；尖角特征判定單元，對保存在所述存儲器中的連續(xù)多幀前景區(qū)域的邊緣形狀中的 尖角形狀的個數(shù)進行比較，當存儲器中的連續(xù)多幀所述前景區(qū)域的邊緣形狀中的尖角形狀 的個數(shù)變化時，判定所述前景區(qū)域具有火焰尖角特征；非尖角特征檢測單元，用于檢測所述前景提取單元提取到的前景圖像是否具有火 焰閃爍特征，火焰顏色特征，圖像相關(guān)性特征及圖像高頻能量特征中的至少一種特征；非尖角特征條件判定單元，用于判定非尖角特征檢測單元檢測到前景圖像中是否 具有所述火焰閃爍特征，所述火焰顏色特征，所述圖像相關(guān)性特征及所述圖像高頻能量特 征中的至少一種特征；中心運動特征檢測單元，用于計算所述前景提取單元提取到的當前幀圖像中的前 景區(qū)域的中心位置，后將其保存在已存儲之前連續(xù)多幀監(jiān)視區(qū)域圖像的前景區(qū)域的中心位 置信息的存儲器中，再根據(jù)上述中心位置信息生成含有所述連續(xù)多幀監(jiān)視區(qū)域圖像的前景 區(qū)域的中心位置的外接矩形；中心運動特征判定單元，對中心運動特征檢測單元生成的外接矩形進行矩形面積 大小計算和/或矩形的寬高比大小計算，并判定所述矩形面積和/或矩形的寬高比是否在 規(guī)定閾值范圍內(nèi)，如果在規(guī)定閾值范圍內(nèi)則判定所述前景區(qū)域具有煙中心運動特征；非中心運動特征檢測單元，用于檢測所述前景提取單元提取到的前景區(qū)域是否具 有煙不規(guī)則性特征，煙擴散性特征，煙顏色特征，煙半透明性特征，煙色彩飽和度特征和煙 形態(tài)特征中的至少一種特征；非中心運動特征條件判定單元，用于判定非中心運動特征檢測單元檢測到前景圖 像中是否具有所述煙不規(guī)則性特征，煙擴散性特征，煙顏色特征，煙半透明性特征，煙色彩 飽和度特征和煙形態(tài)特征中的至少一種特征；煙火判定單元，根據(jù)所述尖角特征判定單元、非尖角特征條件判定單元、中心運動 特征判定單元及非中心運動特征條件判定單元得出的結(jié)果判定是否具有煙火；當所述尖角 特征判定單元判斷出前景區(qū)域具有火焰尖角特征，且非尖角特征條件判定單元判斷出前景 圖像中具有所述火焰閃爍特征，所述火焰顏色特征，所述圖像相關(guān)性特征及所述圖像高頻 能量特征中的至少一種特征，且所述中心運動特征判定單元判斷出前景圖像中具有所述煙 中心運動特征，且非中心運動特征條件判定單元判斷出前景圖像中具有所述煙不規(guī)則性特 征，煙擴散性特征，煙顏色特征，煙半透明性特征，煙色彩飽和度特征和煙形態(tài)特征中的至 少一種特征的情況下，判斷有煙火。
所述尖角特征判定單元對保存在所述存儲器中的連續(xù)多幀所述前景區(qū)域的邊緣 形狀中的尖角形狀的個數(shù)是否呈增加趨勢進行判斷，當尖角形狀的個數(shù)呈增加趨勢時，判 定所述前景區(qū)域具有火焰尖角特征。所述中心運動特征檢測單元生成的含有所述前景中心位置的外接矩形，為包含所 有連續(xù)多幀監(jiān)視區(qū)域圖像的前景區(qū)域的中心位置的外接矩形。所述中心運動特征檢測單元生成的含有所述前景中心位置的外接矩形，位于所述 存儲器保存的連續(xù)多幀監(jiān)視區(qū)域圖像的前景區(qū)域的中心位置密集的區(qū)域。由于采用了上述技術(shù)方案，本發(fā)明提供的基于視頻的煙火檢測裝置，通過視頻圖 像識別算法，提取前景圖像，后對火焰的尖角特征和煙霧的中心運動特征進行識別檢測，并 結(jié)合現(xiàn)有的火焰閃爍特征，火焰顏色特征，圖像相關(guān)性特征、圖像高頻能量特征、煙不規(guī)則 性特征，煙擴散性特征，煙顏色特征，煙半透明性特征，煙色彩飽和度特征和煙形態(tài)特征的 檢測方法，對提取的前景圖像進行識別檢測，然后對識別檢測結(jié)果進行判斷，如果達到火焰 和/或煙標準，可進行報警或進一步處理，該檢測裝置及檢測方法具有識別準確率高，誤報 率、漏報率低，以及可有效排除光照、陰影等外界因素干擾等優(yōu)點。另外，在煙中心運動特征 檢測中引入外接矩形大小判定不但可以大幅度減小運算量，并且能夠最大程度的確保其判 斷的準確率。


圖1為本發(fā)明實施例1和實施例2的結(jié)構(gòu)框圖；圖2為本發(fā)明實施例1和實施例2的流程圖；圖3為本發(fā)明實施例3和實施例4的結(jié)構(gòu)框圖；圖4為本發(fā)明實施例3和實施例4的流程圖；圖5為本發(fā)明實施例1和實施例3中尖角檢測步驟的流程圖；圖6為本發(fā)明實施例2和實施例4中尖角檢測步驟的流程圖；圖7為本發(fā)明實施例中火焰尖角示意圖；圖8為本發(fā)明實施例中中心運動特征檢測步驟的流程圖。
具體實施例方式本發(fā)明所述的基于視頻的煙火檢測裝置的原理是，通過對獲取的監(jiān)控圖像進行火 焰閃爍特征，火焰顏色特征，圖像相關(guān)性特征，圖像高頻能量特征的檢測，煙不規(guī)則性特征， 煙擴散性特征，煙顏色特征，煙半透明性特征，煙色彩飽和度特征及煙形態(tài)特征的檢測，同 時結(jié)合火焰尖角特征和煙中心運動特征的檢測，最后根據(jù)檢測的結(jié)果做出綜合判斷，以達 到煙火檢測的目的。實現(xiàn)方法是主要是通過攝像機獲取監(jiān)視區(qū)域的圖像，然后通過數(shù)據(jù)處 理器(可由服務(wù)器、PC或集成處理中心等具有數(shù)據(jù)處理功能的器件組成)來完成圖像數(shù)據(jù) 的處理，并判斷監(jiān)視區(qū)域是否有煙火的產(chǎn)生。下面結(jié)合附圖對本發(fā)明進行具體說明實施例1 如圖1、圖2、圖5和圖8所示，該基于視頻的煙火檢測裝置中的攝像機 可以是CMOS或者CXD的，可以是紅外攝像機或普通攝像機；其中的拍攝單元101將獲取監(jiān) 視區(qū)域的當前圖像交與數(shù)據(jù)處理器中的前景提取單元102進行處理(步驟S201)，前景提 取單元102根據(jù)所述拍攝單元101拍攝到的當前圖像和背景圖像，提取當前圖像的前景區(qū)域(可采用自適應(yīng)背景減除模型的方法來提取前景，即通過①提取當前幀的亮度信息；② 計算二值化閾值；③更新背景；④減背景；⑤二值化處理的步驟完成提取前景圖像的處理 以獲取圖像的前景區(qū)域。)(步驟S202)；然后通過前景邊緣提取單元103對前景提取單元 提取的前景區(qū)域進行邊緣提取(步驟S203)；再通過尖角檢測單元104對前景邊緣提取單 元103提取出的邊緣形狀進行檢測，檢測其是否有尖角形狀(所述尖角形狀由頂點、兩個角 邊及兩個角邊的夾角構(gòu)成，并且當檢測邊緣形狀的頂點數(shù)在規(guī)定閾值范圍內(nèi)，兩個角邊的 長度在規(guī)定閾值范圍內(nèi)，兩個角邊的夾角在規(guī)定閾值范圍內(nèi)才被認為是尖角。)，并計數(shù)所 述尖角形狀檢測單元檢測出的所述尖角形狀的個數(shù)(步驟S204)。然后通過尖角特征判定 單元105判定所述尖角檢測單元104計數(shù)尖角形狀的個數(shù)是否超過設(shè)定的閾值個數(shù)，超過 則判定所述前景區(qū)域具有火焰尖角特征；否則不做出具有火焰尖角特征的判定，繼續(xù)對拍 攝單元101將獲取監(jiān)視區(qū)域的新圖像(返回步驟S201)進行上述步驟的處理(步驟S205)。同時中心運動特征檢測單元106計算所述前景提取單元102提取到的當前幀圖像 中的前景區(qū)域的中心位置，后將其保存在存儲器中，且該存儲器已存儲之前連續(xù)多幀監(jiān)視 區(qū)域圖像的前景區(qū)域的中心位置信息，再根據(jù)保存在存儲器中連續(xù)多幀監(jiān)視區(qū)域圖像的前 景區(qū)域的中心位置信息，生成含有所述連續(xù)多幀監(jiān)視區(qū)域圖像的前景區(qū)域的中心位置的外 接矩形(步驟S206)。通過中心運動特征判定單元107對中心運動特征檢測單元106生成 的外接矩形進行矩形面積大小計算和/或矩形的寬高比大小計算，并判定所述矩形面積和 /或矩形的寬高比是否在規(guī)定閾值范圍內(nèi)，如果在規(guī)定閾值范圍內(nèi)則判定所述前景區(qū)域具 有煙中心運動特征；否則不做出有煙中心運動特征判定，繼續(xù)對拍攝單元101獲取監(jiān)視區(qū) 域的新圖像(返回步驟S201)進行上述步驟的處理(步驟S207)。最后通過煙火判定單元108根據(jù)所述尖角特征判定單元105和中心運動特征判定 單元107得出的結(jié)果判定是否具有煙火；當所述尖角特征判定單元105判斷出前景區(qū)域具 有火焰尖角特征，且中心運動特征判定單元107判斷出前景區(qū)域具有煙中心運動特征，判 斷有煙火(步驟S208)。所述中心運動特征檢測單元106主要包含下列兩種生成外接矩形的技術(shù)方案①生成含有所述前景中心位置的外接矩形，為包含所有連續(xù)多幀監(jiān)視區(qū)域圖像的 前景區(qū)域的中心位置的外接矩形。②生成含有所述前景中心位置的外接矩形，位于所述存儲器保存的連續(xù)多幀監(jiān)視 區(qū)域圖像的前景區(qū)域的中心位置密集的區(qū)域。為解決光照突變或遮擋的出現(xiàn)，使設(shè)備運算量和誤報幾率增加的問題，特在前景 提取單元中加設(shè)背景圖像更新限定條件，當提取出的前景點數(shù)超過規(guī)定閾值時，則用當前 圖像替換背景圖像。上述各檢測和判定單元都可單獨通過微處理器進行實現(xiàn)，但為節(jié)約成本也可在一 臺服務(wù)器上通過一個高性能的CPU來實現(xiàn)。本實施例采用的是ARM處理器和DSP處理器配 合使用來將上述各功能模塊進行實現(xiàn)，其中DSP處理器實現(xiàn)具體數(shù)據(jù)的運算，ARM處理器實 現(xiàn)整體邏輯和判定的處理。其間的圖像數(shù)據(jù)、中間數(shù)據(jù)以及結(jié)果數(shù)據(jù)都可存儲在同數(shù)據(jù)處 理器相連的存儲器中。另外，由于不同的場所存在不同的干擾，所以上述的閾值需要根據(jù)場所的特點進 行實際測試后才能夠確定最合適的值，所以這里就不再列舉實際的數(shù)據(jù)進行說明。
如圖7所示，要滿足尖角形狀的三個條件，相應(yīng)的，線段EF上的像素點必須小于一 定閾值，線段AB、BC、DE、re上的像素點都要大于一定閾值，夾角(α 1+CI2)或(β 1+β2)的 值要在一定的閾值范圍內(nèi)。若已獲得前景圖像和前景邊緣，則檢測尖角數(shù)的具體步驟如下(結(jié)合圖5)設(shè)頂點數(shù)閾值為T = 3，角邊長度閾值為L = 4，兩邊夾角閾值為 α (10° ^ α ^ 80° )。S501、遍歷前景邊緣像素點，從上向下、從左向右逐點掃描前景邊緣圖像。S502、檢測當前點右上方、左上方、正上方的點是否為前景點，如果是則當前點不 是頂點，從步驟S501開始檢測下一點；如果此三個方向上的點均不是前景點，從當前點向 右遍歷此行連續(xù)前景點個數(shù)，如果連續(xù)的前景點個數(shù)為1或小于閾值Τ，說明尖角的條件 一(具有頂點)成立，即有頂點，則轉(zhuǎn)入下一步驟，開始檢測是否滿足條件二(存在兩個角 邊)；如果前景點個數(shù)大于閾值Τ，則從步驟S501開始檢測下一點。S503、從頂點中最左邊的前景點向其左下方向、正下方向遍歷前景點，檢測左邊長 是否大于閾值L，如果連續(xù)的前景點數(shù)大于閾值L，則轉(zhuǎn)入右邊長檢測步驟；如果不大于閾 值L，則從步驟S501開始檢測下一點。從頂點中最右邊的前景點向其右下方向、正下方向遍 歷前景點，檢測右邊長是否大于閾值L，如果連續(xù)的前景點數(shù)大于閾值L，說明尖角的條件 二成立，則轉(zhuǎn)入下一步驟；如果不大于閾值L，則從步驟S501開始檢測下一點。S504、計算兩邊的夾角，如圖7所示，每條邊的端點坐標已知，分別利用各邊兩個 端點的橫、縱坐標之差求出兩直角邊的長度，再利用反正切函數(shù)即可計算出夾角α 1和 α2(或β 禾口 β2)的大小。如果α 1與α2(或β 1與β2)的角度之和在閾值α范圍 內(nèi)，說明尖角的條件三成立，轉(zhuǎn)入下一步驟。S505、尖角的三個條件都已滿足，則檢測到一個尖角，累計尖角個數(shù)，轉(zhuǎn)入下一步
馬聚οS506、檢測該點是否為前景圖像的最后一個前景點，如果是則結(jié)束遍歷；如果不是 最后一點則轉(zhuǎn)入步驟S501繼續(xù)檢測下一點。最后，根據(jù)檢測出的尖角數(shù)，判定所述前景區(qū)域具有火焰尖角特征，尖角數(shù)要滿足 一定的閾值范圍比如大于5且小于40。煙中心運動特征的原理火災(zāi)中的煙霧在產(chǎn)生過程中，會不斷擴散，體積逐漸增 大，從圖像上看則表現(xiàn)為面積不斷變大；而且由于氣流的作用，煙霧通常會有向正上、斜上 運動的趨勢；上述兩個特點在圖像上可以通過煙霧的中心運動規(guī)律來體現(xiàn)，從而將煙霧與 其他物體的運動區(qū)分開，達到煙霧檢測的目的。下面列舉實例進行詳細說明設(shè)前景中心運 動范圍的面積閾值為S = 18，連續(xù)多幀的數(shù)目為η = 22。1、計算前景圖像中所有前景點的X軸方向上的平均坐標Xavg和Y軸方向上的平 均坐標YavgJfA (XavgJavg)記為該前景區(qū)域的中心。2、記錄并保存連續(xù)多幀的前景區(qū)域中心。3、對已記錄的連續(xù)多幀的前景區(qū)域中心，計算橫坐標的最小值Xmin和最大值 Xmax,以及縱坐標的最小值 Ymin 和最大值 Ymax,以(Xmin，Ymin) (Xmin, Ymax) (Xmax, Ymax) (Xmax, Ymin)四點為頂點的矩形就是一個連續(xù)多幀的前景中心的外接矩形。4、計算上述外接矩形的大小，本實施例只用矩形面積來限定矩形大小，除此之外
12還可以用矩形的寬高比來限制矩形的大小，或者面積與寬高比結(jié)合使用來限制矩形大小。5、如果外接矩形的面積大于閾值S，則符合煙霧的中心運動規(guī)律，判斷為煙霧。針對上述中心運動特征檢測單元106所提出的兩種生成外接矩形的技術(shù)方案中 的第二種方案，為了排除個別位置異常的前景中心對檢測結(jié)果造成的影響，可以在計算前 景中心時追加一個限定條件，如果當前圖像的前景中心與已經(jīng)記錄的連續(xù)多幀的前景中心 之間的距離過大，則認為當前圖像的前景中心位置異常，不進行記錄。具體實施方法可以采 用如下方法在上述步驟1之后，執(zhí)行如下步驟，計算已經(jīng)記錄的連續(xù)多幀的前景中心的橫 坐標平均值Xcent和縱坐標平均值Ycent，根據(jù)上述步驟1中計算的當前圖像的前景中心坐 標(Xavg，Yavg)，分別計算(Xcent-Xavg)和(Ycent-Yavg)的絕對值，只要有一個絕對值大 于規(guī)定閾值，則不記錄當前圖像的前景中心，繼續(xù)檢測下一幀圖像，否則執(zhí)行上述步驟2，記 錄當前圖像的前景中心。實施例2:如圖1、圖2、圖6和圖8所示，本實施例同實施例1的大部分技術(shù)內(nèi)容 相同，這里就不再進行贅述，只對不同的地方進行描述。本實施例同實施例1相比尖角檢測單元104，還用于將當前幀包含尖角形狀的個 數(shù)存儲在，已存儲當前幀之前連續(xù)多幀所述前景區(qū)域的邊緣形狀中的尖角形狀的個數(shù)的存 儲器中(即同圖5對應(yīng)的，圖6中增加的步驟A所示。)；通過尖角特征判定單元105，對保 存在所述存儲器中的連續(xù)多幀前景區(qū)域的邊緣形狀中的尖角形狀的個數(shù)進行比較，當存儲 器中的連續(xù)多幀所述前景區(qū)域的邊緣形狀中的尖角形狀的個數(shù)變化時，判定所述前景區(qū)域 具有火焰尖角特征。另外，為應(yīng)對不同的場合需求，尖角檢測單元104對保存在所述存儲器中的連續(xù) 多幀所述前景區(qū)域的邊緣形狀中的尖角形狀的個數(shù)是否呈增加趨勢進行判斷，當尖角形狀 的個數(shù)呈增加趨勢時，判定所述前景區(qū)域具有火焰尖角特征。實施例3 如圖3、圖4、圖5和圖8所示，本實施例包含了實施例1的全部技術(shù)內(nèi) 容，這里就實施例1已經(jīng)描述過的內(nèi)容不再進行贅述，只對不同的地方進行描述。如圖3本實施例的拍攝單元301、前景提取單元302、前景邊緣提取單元303、尖角 檢測單元304、尖角特征判定單元305、中心運動特征檢測單元308及中心運動特征判定單 元309同實施例1拍攝單元101、前景提取單元102、前景邊緣提取單元103、尖角檢測單元 104、尖角特征判定單元105、中心運動特征檢測單元106及中心運動特征判定單元107的 功能和實現(xiàn)方式相同；如圖4所示本實施例實現(xiàn)的步驟中的S401、S402、S403、S404、S405、 S406和S407,同實施例1的S201、S202、S203、S204、S205、S206和S207的步驟的實現(xiàn)功能 及采用技術(shù)手段相同，這里也不再進行贅述，只對不同的地方進行描述。本實施例同實施例1相比具有非尖角特征檢測單元306，用于檢測所述前景提取 單元301提取到的前景圖像是否具有火焰閃爍特征，火焰顏色特征，圖像相關(guān)性特征及圖 像高頻能量特征中的至少一種特征(步驟S408)。然后通過非尖角特征條件判定單元307， 用于判定非尖角特征檢測單元檢測到前景圖像中是否具有所述火焰閃爍特征，所述火焰顏 色特征，所述圖像相關(guān)性特征及所述圖像高頻能量特征中的至少一種特征；如果具有將其 判定結(jié)果交與煙火判定單元312中作進一步判定；如不具有繼續(xù)對拍攝單元301獲取監(jiān)視 區(qū)域的新圖像(返回步驟S401)進行上述步驟的處理(步驟S409)。另外，還具有非中心運動特征檢測單元310，用于檢測所述前景提取單元301提取到的前景區(qū)域是否具有煙不規(guī)則性特征，煙擴散性特征，煙顏色特征，煙半透明性特征，煙 色彩飽和度特征和煙形態(tài)特征中的至少一種特征(步驟S410)。然后通過非中心運動特征 條件判定單元311，用于判定非中心運動特征檢測單元310檢測到前景圖像中是否具有所 述煙不規(guī)則性特征，煙擴散性特征，煙顏色特征，煙半透明性特征，煙色彩飽和度特征和煙 形態(tài)特征中的至少一種特征；如果具有將其判定結(jié)果交與煙火判定單元312中作進一步判 定；如不具有繼續(xù)對拍攝單元301獲取監(jiān)視區(qū)域的新圖像(返回步驟S401)進行上述步驟 的處理(步驟S411)。最后由煙火判定單元312，根據(jù)所述尖角特征判定單元、非尖角特征條件判定單 元、中心運動特征判定單元及非中心運動特征條件判定單元得出的結(jié)果判定是否具有煙 火；當所述尖角特征判定單元判斷出前景區(qū)域具有火焰尖角特征，且非尖角特征條件判定 單元判斷出前景圖像中具有所述火焰閃爍特征，所述火焰顏色特征，所述圖像相關(guān)性特征 及所述圖像高頻能量特征中的至少一種特征，且所述中心運動特征判定單元判斷出前景圖 像中具有所述煙中心運動特征，且非中心運動特征條件判定單元判斷出前景圖像中具有所 述煙不規(guī)則性特征，煙擴散性特征，煙顏色特征，煙半透明性特征，煙色彩飽和度特征和煙 形態(tài)特征中的至少一種特征的情況下，判斷有煙火(步驟S412)。所描述的非尖角特征檢測單元306中所檢測的火焰閃爍特征、火焰顏色特征、圖 像相關(guān)性特征及圖像高頻能量特征的具體檢測手段如下火焰閃爍特征檢測方法針對一個前景序列，計算前景各點亮度變化的次數(shù)，如果 某點的亮度變化次數(shù)大于規(guī)定的閾值，則該點符合閃爍特征，如果符合閃爍特征的前景點 數(shù)量在規(guī)定的閾值范圍內(nèi)，則當前幀符合閃爍特征；具體是針對連續(xù)的η (例如η = 20)幀 視頻進行前景點檢測，如果當前幀某一位置的前景點在連續(xù)的η幀中亮度值由0變化為255 或由255變化為0的次數(shù)超過m次(例如m = 9)，則認為這一點滿足火焰的閃爍特征。然 后統(tǒng)計當前幀中滿足火焰閃爍特征的點的個數(shù)，如果大于規(guī)定的閾值(例如大于2)，則該 幀滿足火焰閃爍特征?；鹧骖伾卣鳈z測方法在RGB空間中，RGB三個值滿足規(guī)定的關(guān)系條件，且R值 在規(guī)定的閾值范圍內(nèi)；在HSV空間中，S值在規(guī)定的閾值范圍內(nèi)；如果某個前景點同時滿足 上述兩個條件，則該點符合顏色特征，如果符合顏色特征的前景點數(shù)量在規(guī)定的閾值范圍 內(nèi)，則當前幀符合顏色特征；計算當前幀中前景點的RGB空間中的RGB值與HSV空間中的S 值，判斷是否滿足如下條件a)在RGB空間中，R> G > B且R值在設(shè)定的閾值范圍內(nèi)(例如大于130且小于 255)；b)在HSV空間中，S值滿足一定閾值范圍(例如大于70且小于等于255)。如果某個前景點同時滿足以上兩個條件，那么認為該點滿足火焰顏色條件。最后 統(tǒng)計當前幀的前景邊緣點中，滿足火焰顏色特征的點的個數(shù)，若大于規(guī)定的閾值(例如大 于12)，則當前幀滿足火焰顏色特征。圖像相關(guān)性特征檢測方法對一小段時間內(nèi)的幀序列，計算每一幀與第一幀的相 關(guān)系數(shù)，然后計算相鄰兩幀的相關(guān)系數(shù)之差的絕對值，如果差的絕對值在規(guī)定閾值范圍內(nèi)， 則后一幀符合圖像相關(guān)性特征，如果在幀序列中滿足相關(guān)性特征的幀數(shù)在規(guī)定的閾值范圍 內(nèi)，則說明這個幀序列符合圖像相關(guān)性特征；原理將一段時間內(nèi)的每相鄰兩幀做相關(guān)性分析，研究相關(guān)系數(shù)隨時間變化而震蕩的波動規(guī)律進行火焰的檢測。圖像高頻能量特征檢測方法對前景圖像進行一級小波分解，然后計算前景圖像 高頻能量和圖像總能量的比值，如果比值滿足規(guī)定的閾值條件，則當前幀符合圖像高頻能 量特征；采用二維Mallat算法將圖像分解成四個子帶LL，LH, HL和HH，分別對應(yīng)于低通濾 波信號、水平高通濾波信號、垂直高通濾波信號和對角線高通濾波信號，其小波分解采用的 是DaubeChieS_4型小波(也可以采用其他小波)，在處理時僅進行一層小波分解，不用重 構(gòu)。計算當前幀中前景圖像小波分解后的高頻能量占圖像總能量的百分比，如果百分比在 規(guī)定的閾值范圍內(nèi)(例如大于0.7，小于0.85)，則當前幀滿足火焰圖像高頻能量特征。所描述的非中心運動特征檢測單元310中所檢測的煙不規(guī)則性特征，煙擴散性 特征，煙顏色特征，煙半透明性特征，煙色彩飽和度特征和煙形態(tài)特征的具體檢測手段如 下煙不規(guī)則性特征檢測方法提取前景區(qū)域邊緣，計算前景區(qū)域的周長平方與面積 的比值，如果在規(guī)定的閾值范圍內(nèi)，則當前幀符合不規(guī)則性特征；具體是用Carmy算子方法 提取前景邊緣，計算前景區(qū)域周長的平方與前景區(qū)域面積乘以4 π的比值，如果比值在規(guī) 定的閾值范圍內(nèi)(例如大于20且小于180)，則當前幀滿足煙霧的不規(guī)則性特征。不規(guī)則 性的檢測能夠有效排除形狀規(guī)則的運動物體帶來的干擾，降低誤報率。煙擴散性特征檢測方法計算當前幀和前一幀的前景區(qū)域面積的比值，如果滿足 規(guī)定的閾值條件，則當前幀符合擴散性特征；具體是分別用！??！^?。?！^！“盼和??！^？！^虹盼來表示 當前幀和上一幀前景區(qū)域的面積；若m_Curarea/m_prearea滿足規(guī)定的閾值范圍(例如 0. 76和1. 05之間)，則當前幀滿足煙霧的擴散性特征。擴散性的檢測能夠排除形狀固定的 剛性運動物體帶來的干擾。煙顏色特征檢測方法計算前景圖像各點RGB值之間的關(guān)系，如果滿足規(guī)定的條 件，則符合顏色特征，如果符合顏色特征的前景點的數(shù)量在規(guī)定閾值范圍內(nèi)，則當前幀符合 顏色特征；具體計算并判斷前景中的各點RGB值是否滿足如下三個條件條件1 :RGB最大 值與最小值的差小于規(guī)定的閾值Tl (例如T1 = 30)條件2 :RGB平均值在規(guī)定的閾值范圍 內(nèi)[Tmin，Tmax](例如=Tmin = 110，Tmax = 220)條件3 =B值最大時，RGB最大值與最小值 的差小于一定的閾值T2 (例如T2 = 80)如果某點滿足條件1和條件2，或者滿足條件2和 條件3，則該點滿足煙霧的顏色特征。如果滿足煙霧顏色特征的像素點在前景中所占比例大 于規(guī)定閾值Τ3(例如Τ3 = 0. 6)，則當前幀滿足煙霧的顏色特征。煙霧顏色的檢測能夠排 除與煙霧顏色相差較大的運動物體造成的干擾。煙半透明性特征檢測方法計算前景區(qū)域邊緣能量減少程度，如果大于規(guī)定閾值， 則當前幀符合半透明性特征；或者計算高通濾波后引入的相對衰減量系數(shù)，如果滿足規(guī)定 的閾值條件，則當前幀符合半透明性特征；具體可以采用兩種方法，方法1 根據(jù)前景邊緣 能量減少程度來判斷半透明性。如果背景幀的前景邊緣能量與當前幀的前景邊緣能量的差 在規(guī)定的閾值范圍內(nèi)(例如大于0.025，小于0.036)，則滿足半透明性特征。邊緣能量的 計算公式為= vl*v2+hl*h2+dl*d2 ；其中，Vl為背景圖像水平方向變化，v2為當前圖像 水平方向變化，hi為背景圖像垂直方向變化，h2為當前圖像垂直方向變化，dl為背景圖像 對角方向變化，d2為當前圖像對角方向變化。方法2 設(shè)高通濾波后背景幀與前景幀的對應(yīng)點分別為B (x, y)，F(xiàn) (x, y)，相對衰減量系數(shù)為 C(x，y)，若 B(x，y) > F(x，y)，則 C(x，y) = (B(x，y)-F(x，y))/B(x，y)，否則 C(x， y) = 0 ；如果前景的邊緣點的相對衰減量系數(shù)C(x，y)在一定的閾值范圍內(nèi)(例如大于 0. 06，小于0. 33)，則該點為潛在的煙霧點。用此方法統(tǒng)計前景邊緣上潛在煙霧點的個數(shù)，以 及整個前景中潛在煙霧點的個數(shù)。如果前景邊緣點中潛在煙霧點所占比例在規(guī)定的閾值范 圍內(nèi)(例如大于0. 25，小于0. 6)，同時在整個前景中潛在煙霧點所占比例大于規(guī)定的閾值 (例如大于0. 08)，則當前幀滿足煙霧的半透明性特征。煙色彩飽和度特征檢測方法在HSV顏色空間中，計算當前幀前景各點的S值與背 景幀中對應(yīng)點的S值的差，如果滿足規(guī)定的閾值條件，則符合色彩飽和度特征，如果符合色 彩飽和度特征的前景點的數(shù)量在規(guī)定閾值范圍內(nèi)，則當前幀符合色彩飽和度特征；具體在 HSV顏色空間中，若當前幀的前景中(X，y)點的S值與背景幀中(X，y)點的S值的差在規(guī) 定的閾值范圍內(nèi)(例如大于6，小于8)，則該點滿足色彩飽和度特征。若滿足色彩飽和度 的像素點個數(shù)達到規(guī)定的閾值(例如占全部前景點的80%)，則當前幀滿足煙霧色彩飽和 度特征。煙形態(tài)特征檢測方法將一幀圖像平均劃分成相同大小的矩形區(qū)域，如果某個矩 形區(qū)域中包含規(guī)定數(shù)目的前景點則標記為前景邊緣區(qū)域，統(tǒng)計當前幀和前一幀的前景邊緣 區(qū)域的重合程度，如果重合程度滿足規(guī)定的閾值條件，則當前幀符合形態(tài)特征；煙霧在飄散 過程中形態(tài)會發(fā)生明顯變化，這是區(qū)別于剛性運動物體的一個特征。檢測方法將當前幀圖 像檢測出的前景邊界與前一幀圖像檢測出的前景邊界進行重合，根據(jù)重合程度來描述形態(tài) 的變化。具體步驟如下a)將圖像分割成為若干相同大小的矩形像素區(qū)域(例如4*4大小)，同時為每一 區(qū)域設(shè)置一個標志位。b)檢測每個區(qū)域內(nèi)的前景點個數(shù)，若該區(qū)域內(nèi)前景點個數(shù)在規(guī)定閾值范圍內(nèi)(例 如大于5且小于11)，則將該區(qū)域標志位置為1 (表示該區(qū)域為前景的邊界)，否則為0。c)計算分割后的前后兩幀圖像的標志位為1的區(qū)域的重合程度，用Same_nUm表 示前后兩幀圖像中相同空間位置上方框標志位置均為1的數(shù)量，用Area_num表示當前幀圖 像中方框標志位置為1的數(shù)量，如果二者的比值(Same_nUm/Area_nUm)在規(guī)定的閾值范圍 內(nèi)(例如0. 3 0. 7之間)，則當前幀滿足煙霧形態(tài)變化特征。煙霧形態(tài)檢測能夠排除形 狀固定的剛性運動物體帶來的干擾。實施例4 如圖3、圖4、圖6和圖8所示，本實施例同實施例3的大部分技術(shù)內(nèi)容 相同，這里就不再進行贅述，只對不同的地方進行描述。本實施例同實施例3相比尖角檢測單元304，還用于將當前幀包含尖角形狀的個 數(shù)存儲在，已存儲當前幀之前連續(xù)多幀所述前景區(qū)域的邊緣形狀中的尖角形狀的個數(shù)的存 儲器中(即同圖5對應(yīng)的，圖6中增加的步驟A所示。)；通過尖角特征判定單元305，對保 存在所述存儲器中的連續(xù)多幀前景區(qū)域的邊緣形狀中的尖角形狀的個數(shù)進行比較，當存儲 器中的連續(xù)多幀所述前景區(qū)域的邊緣形狀中的尖角形狀的個數(shù)變化時，判定所述前景區(qū)域 具有火焰尖角特征。另外，為應(yīng)對不同的場合需求，尖角檢測單元304對保存在所述存儲器中的連續(xù) 多幀所述前景區(qū)域的邊緣形狀中的尖角形狀的個數(shù)是否呈增加趨勢進行判斷，當尖角形狀 的個數(shù)呈增加趨勢時，判定所述前景區(qū)域具有火焰尖角特征。
綜上所述技術(shù)方案能很好的區(qū)分火焰和煙霧與其他運動物體，對形狀固定、規(guī)則 的物體區(qū)分效果更好。以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實施方式
，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此， 任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案及其 發(fā)明構(gòu)思加以等同替換或改變，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
一種基于視頻的煙火檢測裝置，其特征在于，具有拍攝單元，獲取監(jiān)視區(qū)域的當前圖像；前景提取單元，根據(jù)所述拍攝單元拍攝到的當前圖像和背景圖像，提取當前圖像的前景區(qū)域；前景邊緣提取單元，用于提取前景區(qū)域的邊緣形狀；尖角檢測單元，從所述前景邊緣提取單元提取出的邊緣形狀中，檢測是否有尖角形狀，并計數(shù)檢測出的所述尖角形狀的個數(shù)；尖角特征判定單元，用于判定所述尖角檢測單元計數(shù)尖角形狀的個數(shù)是否超過設(shè)定的閾值個數(shù)，超過則判定所述前景區(qū)域具有火焰尖角特征；中心運動特征檢測單元，用于計算所述前景提取單元提取到的當前幀圖像中的前景區(qū)域的中心位置，后將其保存在已存儲之前連續(xù)多幀監(jiān)視區(qū)域圖像的前景區(qū)域的中心位置信息的存儲器中，再根據(jù)上述中心位置信息生成含有所述連續(xù)多幀監(jiān)視區(qū)域圖像的前景區(qū)域的中心位置的外接矩形；中心運動特征判定單元，對中心運動特征檢測單元生成的外接矩形進行矩形面積大小計算和/或矩形的寬高比大小計算，并判定所述矩形面積和/或矩形的寬高比是否在規(guī)定閾值范圍內(nèi)，如果在規(guī)定閾值范圍內(nèi)則判定所述前景區(qū)域具有煙中心運動特征；煙火判定單元，根據(jù)所述尖角特征判定單元和中心運動特征判定單元得出的結(jié)果判定是否具有煙火；當所述尖角特征判定單元判斷出前景區(qū)域具有火焰尖角特征，且中心運動特征判定單元判斷出前景區(qū)域具有煙中心運動特征，判斷有煙火。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視頻的煙火檢測裝置，其特征在于，所述前景提取單元，還對提取出的前景點數(shù)是否超過規(guī)定閾值進行判定，超過則用當 前圖像替換背景圖像；所述尖角形狀由頂點、兩個角邊及兩個角邊的夾角構(gòu)成，且所述頂點 數(shù)在規(guī)定閾值范圍內(nèi)，所述兩個角邊的長度在規(guī)定閾值范圍內(nèi)，所述兩個角邊的夾角在規(guī) 定閾值范圍內(nèi)。
3.一種基于視頻的煙火檢測裝置，其特征在于，具有 拍攝單元，獲取監(jiān)視區(qū)域的當前圖像；前景提取單元，根據(jù)所述拍攝單元拍攝到的當前圖像和背景圖像，提取當前圖像的前 景區(qū)域；前景邊緣提取單元，用于提取前景區(qū)域的邊緣形狀；尖角檢測單元，從所述前景邊緣提取單元提取出的邊緣形狀中，檢測是否有尖角形狀， 并計數(shù)所述尖角形狀的個數(shù)，然后將其保存在已存儲之前連續(xù)多幀所述前景區(qū)域的邊緣形 狀中的尖角形狀的個數(shù)，且包含當前幀的尖角計數(shù)單元計數(shù)尖角形狀的個數(shù)的存儲器中；尖角特征判定單元，對保存在所述存儲器中的連續(xù)多幀前景區(qū)域的邊緣形狀中的尖角 形狀的個數(shù)進行比較，當存儲器中的連續(xù)多幀所述前景區(qū)域的邊緣形狀中的尖角形狀的個 數(shù)變化時，判定所述前景區(qū)域具有火焰尖角特征；中心運動特征檢測單元，用于計算所述前景提取單元提取到的當前幀圖像中的前景區(qū) 域的中心位置，后將其保存在已存儲之前連續(xù)多幀監(jiān)視區(qū)域圖像的前景區(qū)域的中心位置信 息的存儲器中，再根據(jù)上述中心位置信息生成含有所述連續(xù)多幀監(jiān)視區(qū)域圖像的前景區(qū)域 的中心位置的外接矩形；中心運動特征判定單元，對中心運動特征檢測單元生成的外接矩形進行矩形面積大小 計算和/或矩形的寬高比大小計算，并判定所述矩形面積和/或矩形的寬高比是否在規(guī)定 閾值范圍內(nèi)，如果在規(guī)定閾值范圍內(nèi)則判定所述前景區(qū)域具有煙中心運動特征；煙火判定單元，根據(jù)所述尖角特征判定單元和中心運動特征判定單元得出的結(jié)果判定 是否具有煙火；當所述尖角特征判定單元判斷出前景區(qū)域具有火焰尖角特征，且中心運動 特征判定單元判斷出前景區(qū)域具有煙中心運動特征，判斷有煙火。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于視頻的煙火檢測裝置，其特征在于所述尖角特征判 定單元對保存在所述存儲器中的連續(xù)多幀所述前景區(qū)域的邊緣形狀中的尖角形狀的個數(shù) 是否呈增加趨勢進行判斷，當尖角形狀的個數(shù)呈增加趨勢時，判定所述前景區(qū)域具有火焰 尖角特征。
5.一種基于視頻的煙火檢測裝置，其特征在于，具有 拍攝單元，獲取監(jiān)視區(qū)域的當前圖像；前景提取單元，根據(jù)所述拍攝單元拍攝到的當前圖像和背景圖像，提取當前圖像的前 景區(qū)域；前景邊緣提取單元，用于提取前景區(qū)域的邊緣形狀；尖角檢測單元，從所述前景邊緣提取單元提取出的邊緣形狀中，檢測是否有尖角形狀， 并計數(shù)所述尖角形狀的個數(shù)；尖角特征判定單元，用于判定所述尖角檢測單元計數(shù)尖角形狀的個數(shù)是否超過設(shè)定的 閾值個數(shù)，超過則判定所述前景區(qū)域具有火焰尖角特征；非尖角特征檢測單元，用于檢測所述前景提取單元提取到的前景圖像是否具有火焰閃 爍特征，火焰顏色特征，圖像相關(guān)性特征及圖像高頻能量特征中的至少一種特征；非尖角特征條件判定單元，用于判定非尖角特征檢測單元檢測到前景圖像中是否具有 所述火焰閃爍特征，所述火焰顏色特征，所述圖像相關(guān)性特征及所述圖像高頻能量特征中 的至少一種特征；中心運動特征檢測單元，用于計算所述前景提取單元提取到的當前幀圖像中的前景區(qū) 域的中心位置，后將其保存在已存儲之前連續(xù)多幀監(jiān)視區(qū)域圖像的前景區(qū)域的中心位置信 息的存儲器中，再根據(jù)上述中心位置信息生成含有所述連續(xù)多幀監(jiān)視區(qū)域圖像的前景區(qū)域 的中心位置的外接矩形；中心運動特征判定單元，對中心運動特征檢測單元生成的外接矩形進行矩形面積大小 計算和/或矩形的寬高比大小計算，并判定所述矩形面積和/或矩形的寬高比是否在規(guī)定 閾值范圍內(nèi)，如果在規(guī)定閾值范圍內(nèi)則判定所述前景區(qū)域具有煙中心運動特征；非中心運動特征檢測單元，用于檢測所述前景提取單元提取到的前景區(qū)域是否具有煙 不規(guī)則性特征，煙擴散性特征，煙顏色特征，煙半透明性特征，煙色彩飽和度特征和煙形態(tài) 特征中的至少一種特征；非中心運動特征條件判定單元，用于判定非中心運動特征檢測單元檢測到前景圖像中 是否具有所述煙不規(guī)則性特征，煙擴散性特征，煙顏色特征，煙半透明性特征，煙色彩飽和 度特征和煙形態(tài)特征中的至少一種特征；煙火判定單元，根據(jù)所述尖角特征判定單元、非尖角特征條件判定單元、中心運動特征 判定單元及非中心運動特征條件判定單元得出的結(jié)果判定是否具有煙火；當所述尖角特征判定單元判斷出前景區(qū)域具有火焰尖角特征，且非尖角特征條件判定單元判斷出前景圖像 中具有所述火焰閃爍特征，所述火焰顏色特征，所述圖像相關(guān)性特征及所述圖像高頻能量 特征中的至少一種特征，且所述中心運動特征判定單元判斷出前景圖像中具有所述煙中心 運動特征，且非中心運動特征條件判定單元判斷出前景圖像中具有所述煙不規(guī)則性特征， 煙擴散性特征，煙顏色特征，煙半透明性特征，煙色彩飽和度特征和煙形態(tài)特征中的至少一 種特征的情況下，判斷有煙火。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于視頻的煙火檢測裝置，其特征在于，所述前景提取單元，還對提取出的前景點數(shù)是否超過規(guī)定閾值進行判定，超過則用當 前圖像替換背景圖像；所述尖角形狀由頂點、兩個角邊及兩個角邊的夾角構(gòu)成，且所述頂點 數(shù)在規(guī)定閾值范圍內(nèi)，所述兩個角邊的長度在規(guī)定閾值范圍內(nèi)，所述兩個角邊的夾角在規(guī) 定閾值范圍內(nèi)。
7.一種基于視頻的煙火檢測裝置，其特征在于，具有 拍攝單元，獲取監(jiān)視區(qū)域的當前圖像；前景提取單元，根據(jù)所述拍攝單元拍攝到的當前圖像和背景圖像，提取當前圖像的前 景區(qū)域；前景邊緣提取單元，用于提取前景區(qū)域的邊緣形狀；尖角檢測單元，從所述前景邊緣提取單元提取出的邊緣形狀中，檢測是否有尖角形狀， 并計數(shù)所述尖角形狀的個數(shù)，然后將其保存在已存儲之前連續(xù)多幀所述前景區(qū)域的邊緣形 狀中的尖角形狀的個數(shù)，且包含當前幀的尖角計數(shù)單元計數(shù)尖角形狀的個數(shù)的存儲器中；尖角特征判定單元，對保存在所述存儲器中的連續(xù)多幀前景區(qū)域的邊緣形狀中的尖角 形狀的個數(shù)進行比較，當存儲器中的連續(xù)多幀所述前景區(qū)域的邊緣形狀中的尖角形狀的個 數(shù)變化時，判定所述前景區(qū)域具有火焰尖角特征；非尖角特征檢測單元，用于檢測所述前景提取單元提取到的前景圖像是否具有火焰閃 爍特征，火焰顏色特征，圖像相關(guān)性特征及圖像高頻能量特征中的至少一種特征；非尖角特征條件判定單元，用于判定非尖角特征檢測單元檢測到前景圖像中是否具有 所述火焰閃爍特征，所述火焰顏色特征，所述圖像相關(guān)性特征及所述圖像高頻能量特征中 的至少一種特征；中心運動特征檢測單元，用于計算所述前景提取單元提取到的當前幀圖像中的前景區(qū) 域的中心位置，后將其保存在已存儲之前連續(xù)多幀監(jiān)視區(qū)域圖像的前景區(qū)域的中心位置信 息的存儲器中，再根據(jù)上述中心位置信息生成含有所述連續(xù)多幀監(jiān)視區(qū)域圖像的前景區(qū)域 的中心位置的外接矩形；中心運動特征判定單元，對中心運動特征檢測單元生成的外接矩形進行矩形面積大小 計算和/或矩形的寬高比大小計算，并判定所述矩形面積和/或矩形的寬高比是否在規(guī)定 閾值范圍內(nèi)，如果在規(guī)定閾值范圍內(nèi)則判定所述前景區(qū)域具有煙中心運動特征；非中心運動特征檢測單元，用于檢測所述前景提取單元提取到的前景區(qū)域是否具有煙 不規(guī)則性特征，煙擴散性特征，煙顏色特征，煙半透明性特征，煙色彩飽和度特征和煙形態(tài) 特征中的至少一種特征；非中心運動特征條件判定單元，用于判定非中心運動特征檢測單元檢測到前景圖像中 是否具有所述煙不規(guī)則性特征，煙擴散性特征，煙顏色特征，煙半透明性特征，煙色彩飽和度特征和煙形態(tài)特征中的至少一種特征；煙火判定單元，根據(jù)所述尖角特征判定單元、非尖角特征條件判定單元、中心運動特征 判定單元及非中心運動特征條件判定單元得出的結(jié)果判定是否具有煙火；當所述尖角特征 判定單元判斷出前景區(qū)域具有火焰尖角特征，且非尖角特征條件判定單元判斷出前景圖像 中具有所述火焰閃爍特征，所述火焰顏色特征，所述圖像相關(guān)性特征及所述圖像高頻能量 特征中的至少一種特征，且所述中心運動特征判定單元判斷出前景圖像中具有所述煙中心 運動特征，且非中心運動特征條件判定單元判斷出前景圖像中具有所述煙不規(guī)則性特征， 煙擴散性特征，煙顏色特征，煙半透明性特征，煙色彩飽和度特征和煙形態(tài)特征中的至少一 種特征的情況下，判斷有煙火。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于視頻的煙火檢測裝置，其特征在于所述尖角特征判 定單元對保存在所述存儲器中的連續(xù)多幀所述前景區(qū)域的邊緣形狀中的尖角形狀的個數(shù) 是否呈增加趨勢進行判斷，當尖角形狀的個數(shù)呈增加趨勢時，判定所述前景區(qū)域具有火焰 尖角特征。
9.根據(jù)權(quán)利要求1、3、5或7所述的一種基于視頻的煙火檢測裝置，其特征在于所述中 心運動特征檢測單元生成的含有所述前景中心位置的外接矩形，為包含所有連續(xù)多幀監(jiān)視 區(qū)域圖像的前景區(qū)域的中心位置的外接矩形。
10.根據(jù)權(quán)利要求1、3、5或7所述的一種基于視頻的煙火檢測裝置，其特征在于所述中 心運動特征檢測單元生成的含有所述前景中心位置的外接矩形，位于所述存儲器保存的連 續(xù)多幀監(jiān)視區(qū)域圖像的前景區(qū)域的中心位置密集的區(qū)域。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于視頻的煙火檢測裝置，通過拍攝單元、前景提取單元和前景邊緣提取單元獲取前景區(qū)域的邊緣形狀；再通過尖角檢測單元和尖角特征判定單元，判定所述前景區(qū)域是否具有火焰尖角特征；通過中心運動特征檢測單元和中心運動特征判定單元，判定所述前景區(qū)域是否具有煙中心運動特征；最后由煙火判定單元，根據(jù)所述尖角特征判定單元和中心運動特征判定單元得出的結(jié)果判定是否具有煙火。該檢測裝置及檢測方法具有識別準確率高，誤報率、漏報率低，以及可有效排除光照、陰影等外界因素干擾等優(yōu)點。
文檔編號H04N7/18GK101944267SQ20101027603
公開日2011年1月12日 申請日期2010年9月8日 優(yōu)先權(quán)日2010年9月8日
發(fā)明者劉男, 孫文貌, 方敏, 裴起震, 陳懷申 申請人:大連古野軟件有限公司