数据进行预处理，主要包含像素点数据报文解析，像素点数据的颜色通道信息，剔除冗余数据，如图3所示。
[0066]像素点数据报文解析。监控摄像头发送的报文包含像素点数据和其他辅助信息，因此需从报文数据中解析出像素点数据，便于后续开展数据的预处理工作。
[0067]像素点数据的颜色通道信息。采集数据用三维浮点型数组形式，RGB(0，O, O)代表黑色，RGB (255，255，255)代表白色。RGB颜色通道图所示，RGB图像颜色通道的最大值为RGB (255，255，255)，最小值为RGB (O, O, O)，其中的不同数值代表了不同的颜色。如图4为检测角度及范围，另外，实际拍摄角度可根据实验情况调整。
[0068]根据交通领域内火情检测的实际需求，同时为了提高检测的快速性，经实验研究分析将烟雾分析过程利用云平台进行。同时将发现火情的时间及地点等信息通过云端推送至附近的相关人员。考虑到烟雾检测的安全和数据的连续性，将视频帧中非疑似烟雾区域的数据删除，减少冗余数据的处理量。
[0069]构建基于安全云平台的烟雾检测预警系统，具体步骤如下:本文设计并实现了基于微软的Windows Azure云计算平台的烟雾预警系统，该预警系统由信息采集模块、烟雾预警模块、信息推送模块三大模块组成。其中信息采集模块的功能是利用部署在各大交通场景当中的摄像头，通过摄像头采集到的视频信息；将视频信息通过网络上传到WindowsAzure构建的安全云平台上，在云平台上存储视频信息，计算分析有无烟雾，一旦发现火情，立即推送预警信息给附近的相关人员。本系统一方面通过移动互联网将火情预警信息推送给火灾附近用户；另一方面推送给附近的救援和医疗部门。系统整体架构如图6所示:
[0070]在安全云平台的构建方面，本文采用的安全云平台是用Windows Azure。得到信息采集模块的视频信息后，在云平台上实现了对视频信息的存储；对视频信息的分析计算；以及判断有无烟雾并给出预警信息到信息推送模块。而云平台的视频存储和管理，本系统则是根据系统的特点，采用Blob存储、表存储、队列存储和文件存储多种方式来进行存储。
[0071]烟雾预警模块是整个安全云平台的核心，其工作原理图如下。模块一开始处于等待状态，如果收到了传送过来的视频流，开始进行分析计算判断有误烟雾，并将烟雾预警信息通过移动通信推送出去。其原理如图7所示:
[0072]在云平台的信息推送模块中，云平台上分析识别出烟雾以后，将信息利用移动服务推送给交通场景周边的人群，及时进行交通疏导及人员疏散，并通知救援及医疗部门进行救助。信息推送平台模拟图如图8所示:本系统利用Service Bus的主题订阅功能进行云平台的信息推送，提供了一对多的通信方式，在移动平台上运行的应用程序构建高度可伸缩的、基于云的后端服务。利用Service Bus进行云平台的信息推送，随着平台的扩大，推送中心可以扩展到数百万台设备，无需重新架构或者分片。信息推送流程图如图9所示:首先根据系统的服务命名空间，找到属于报警系统的消息队列，信息被传送到消息队列，在移动终端的用户以异步方式从队列中提取消息并进行处理。支持的平台包括Windows phone、Android、1s0
[0073]面向智慧交通的烟雾检测云平台运用于交通领域，摄像头网络的实时本地记录会自动通过无线交换机实时上传到云端进行烟雾检测分析，一旦发现火情，立即发送警报至监控中心，推送火情和逃离信息至附近人员，以便相关人员的疏散，同时反馈信息至消防部门，以便其快速进行处理和救援。并且及时推送至车载系统等移动终端，帮助指引现场车辆离开和欲往现场方向的车辆避开通往此处的道路，极大避免了更大的人员伤亡及经济损失，并且改善交通拥堵的情况。
[0074]本实用新型实施例中烟雾检测系统的流程图如图10所示，整个烟雾检测系统主要由监控摄像头、监控网络拍摄模块、图像数据预处理模块、烟雾检测模块及基于安全云平台的火情推送模块组成，其特征在于通过监控摄像头获取附近的环境图像信息，监控网络拍摄模块中建立了图像数据采集系统，可以实时的控制图像数据的采集，图像数据预处理模块中，有效的剔除了部分非疑似烟雾图像数据，减少了部分图像数据分析量，提高了整个系统的运行效率，烟雾检测模块中，利用基于安全云平台的烟雾多特征融合算法分析，烟雾检测模块对摄像头拍摄的烟雾目标同时进行混合高斯模型提取前景、RGB颜色模型特征提取感兴趣区域、小波特征分析提取区域及不规则度特征判断区域，通过实验所设定的阈值及权重最终甄别烟雾目标，并用矩形框标示被检测出的烟雾。提高了检测系统的实时性、可靠性及鲁棒性，为智能交通背景下交通火灾安全预防及控制提供了支持。
[0075]实施例2
[0076]本实施例除以下内容以外，同实施例1:
[0077]如图1所示，所述DSP 2上安装有电源。
[0078]上述实施例为本实用新型较佳的实施方式，但本实用新型的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本实用新型的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本实用新型的保护范围之内。
【主权项】
1.基于视频烟雾多特征融合的交通火灾检测系统，包括:电源、DSP、监控摄像头、数据线路和电源线路；所述监控摄像头通过数据线路与DSP相连，所述电源通过电源线路与DSP相连； 其特征在于，所述DSP内设置有:依次连接的监控摄像头模块、图像数据预处理模块、烟雾检测模块和烟雾甄别模块。2.根据权利要求1所述的基于视频烟雾多特征融合的交通火灾检测系统，其特征在于，还包括互联网、云平台和移动终端，所述DSP具有网络接口，所述网络接口连接互联网，所述DSP通过互联网与云平台连接或所述DSP与云平台无线连接，所述云平台通过互联网与移动终端连接。3.根据权利要求2所述的基于视频烟雾多特征融合的交通火灾检测系统，其特征在于，所述移动终端为手机或笔记本电脑。4.根据权利要求1所述的基于视频烟雾多特征融合的交通火灾检测系统，其特征在于，所述数据线路为屏蔽双绞线，所述电源为路旁电网。5.根据权利要求1所述的基于视频烟雾多特征融合的交通火灾检测系统，其特征在于，所述DSP的型号为TMS320F28335型。6.根据权利要求1所述的基于视频烟雾多特征融合的交通火灾检测系统，其特征在于，所述DSP为浮点型数字信号处理器。
【专利摘要】本实用新型公开了基于视频烟雾多特征融合的交通火灾检测系统，包括：电源、DSP、监控摄像头、数据线路和电源线路；所述监控摄像头通过数据线路与DSP相连，所述电源通过电源线路与DSP相连；所述DSP内设置有：依次连接的监控摄像头模块、图像数据预处理模块、烟雾检测模块和烟雾甄别模块。所述的基于视频烟雾多特征融合的交通火灾检测系统还包括互联网、云平台和移动终端，所述DSP具有网络接口，所述网络接口连接互联网，所述DSP通过互联网与云平台连接或所述DSP与云平台无线连接，所述云平台通过互联网与移动终端连接。具有检测速度快、可靠性和鲁棒性高等优点。
【IPC分类】H04N7/18, G06K9/00
【公开号】CN204759452
【申请号】CN201520495391
【发明人】游峰, 黄玲, 陈润丰, 张朝彪, 吴贤生, 方伟创, 彭涵宇, 张荣辉, 徐建闽
【申请人】华南理工大学
【公开日】2015年11月11日
【申请日】2015年7月9日