一种火灾监控方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种火灾监控方法及系统，所述火灾监控方法包括如下步骤：探测火灾监控区域，对可见光源进行视频图像采集；将采集到的可见光源视频图像数据传输给监控中心；对可见光源视频图像中可见光源的颜色变化特征和可见光源的形体变化特征进行图像处理和分析；将可见光源的颜色变化特征、可见光源的形体变化特征与标准火灾火焰特征进行比对，判断是否产生火灾，通过上述步骤可降低火灾监控检测成本，缩短火灾检测巡检周期，提高火灾监控检测系统可靠性，减少火灾探测器和消防设备数量，简化火灾监控检测系统的使用维护。
【专利说明】
一种火灾监控方法及系统
技术领域
[0001]本发明涉及火灾探测技术领域，尤其涉及一种火灾监控方法及系统。
【背景技术】
[0002]目前火灾监控检测系统分为探测器、分析系统、紧急应对系统，探测器通常分为感烟、感光和感温三种，分析系统是根据前端探测器探测的数据进行识别分析是否有火灾以及火灾情况，再实施应对措施。缺点在于建筑规模庞大，火灾检测器和消防设备数目众多，单一火宅抱进主机会出现应用软件复杂庞大、火灾探测器巡检周期过长、火灾监控系统可靠性降低和使用维护不便等缺点。
【发明内容】
[0003]鉴于目前火灾监控检测存在的上述不足，本发明提供一种火灾监控方法及系统，降低火灾监控检测成本，缩短火灾检测巡检周期，提高火灾监控检测系统可靠性，减少火灾探测器和消防设备数量，简化火灾监控检测系统的使用维护。
[0004]为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案:
[0005]—种火灾监控方法，所述火灾监控方法包括如下步骤:
[0006]探测火灾监控区域，对可见光源进行视频图像采集；
[0007]将采集到的可见光源视频图像数据传输给监控中心；
[0008]对可见光源视频图像中可见光源的颜色变化特征和可见光源的形体变化特征进行图像处理和分析；
[0009]将可见光源的颜色变化特征、可见光源的形体变化特征与标准火灾火焰特征进行比对，判断是否产生火灾。
[0010]依照本发明的一个方面，所述检测火灾监控区域，对可见光源进行视频图像采集步骤执行前执行以下步骤:选取标准的火灾火焰颜色特征、火灾火焰形体变化特征及变化频率设置标准火灾火焰特征数据库。
[0011]依照本发明的一个方面，所述检测火灾监控区域，对可见光源进行视频图像采集步骤具体为:对火灾监控区域进行实时温度扫描探测，当火灾监控区域内温度异常升高时，对火灾监控区域内温度异常升高区域的可见光源进行视频图像采集。
[0012]依照本发明的一个方面，所述将采集到的可见光源视频图像数据传输给监控中心步骤中具体包括以下步骤:将采集到的可见光源视频图像数据进行视频编码，调节可见光源视频图像的亮度、对比度、饱和度及色度；将视频编码后的可见光源视频图像数据转换成可在网络中进行传输的数字信号数据并传输给视频监控中心。
[0013]依照本发明的一个方面，所述对可见光源视频图像中可见光源的颜色变化特征和可见光源的形体变化特征进行图像处理和分析步骤中具体包括以下步骤:通过标准的可见光源颜色图像建立HIS颜色模型，将采集到的可见光源图像转换到HIS颜色模型下，把HIS颜色模型下的可见光源图像中的像素映射到HIS颜色模型的空间坐标系中得到可见光源图像像素的分布图；通过计算可见光源在HIS颜色模型的空间坐标系中可见光源图像像素点之间的位置关系得到可见光源形体变化特征。
[0014]依照本发明的一个方面，所述将可见光源的颜色变化特征、可见光源的形体变化特征与标准火灾火焰特征进行比对，判断是否产生火灾步骤中具体包括以下步骤:提取背景图像，对背景图像进行更新处理，确定可见光源形体变化运动像素和形体变化运动区域；判断HIS颜色模型空间坐标系中分布的采集到的可见光源图像像素是否为标准火灾火焰颜色像素；提取可见光源颜色区域，结合可见光源形体变化特征及变化频率判断是否产生火灾。
[0015]—种火灾监控系统，所述火灾监控系统包括:
[0016]图像采集模块，用于探测火灾监控区域，对可见光源进行视频图像采集；
[0017]传输模块，用于将采集到的可见光源视频图像数据传输给监控中心；
[0018]处理分析模块，用于对可见光源视频图像中可见光源的颜色变化特征和可见光源的形体变化特征进行图像处理和分析；
[0019]火灾判断模块，用于将可见光源的颜色变化特征、可见光源的形体变化特征与标准火灾火焰特征进行比对，判断是否产生火灾。
[0020]依照本发明的一个方面，所述火灾监控系统还包括:数据库模块，用于选取标准的火灾火焰颜色特征、火灾火焰形体变化特征及变化频率建立标准火灾火焰特征数据库。
[0021]依照本发明的一个方面，所述火灾监控系统还包括:HIS颜色模型模块，用于通过标准的可见光源颜色图像建立HIS颜色模型，将采集到的可见光源图像转换到HIS颜色模型下。
[0022]依照本发明的一个方面，所述火灾监控系统还包括:形体变化计算模块，用于计算可见光源在HIS颜色模型的空间坐标系中可见光源图像像素点之间的位置关系得到可见光源形体变化特征。
[0023]本发明实施的优点:通过探测火灾监控区域，对可见光源进行视频图像采集；将采集到的可见光源视频图像数据传输给监控中心；对可见光源视频图像中可见光源的颜色变化特征和可见光源的形体变化特征进行图像处理和分析；将可见光源的颜色变化特征、可见光源的形体变化特征与标准火灾火焰特征进行比对，判断是否产生火灾，通过上述步骤可降低火灾监控检测成本，缩短火灾检测巡检周期，提高火灾监控检测系统可靠性，减少火灾探测器和消防设备数量，简化火灾监控检测系统的使用维护。
【附图说明】
[0024]为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0025]图1为本发明所述的一种火灾监控方法的实施例1的方法流程图；
[0026]图2为本发明所述的一种火灾监控方法的实施例2的方法流程图；
[0027]图3为本发明所述的一种火灾监控系统的结构示意图。
【具体实施方式】
[0028]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0029]实施例1:
[0030]如图1所示，一种火灾监控方法，所述火灾监控方法包括如下步骤:
[0031]步骤S1:探测火灾监控区域，对可见光源进行视频图像采集；
[0032]所述步骤S1:检测火灾监控区域，对可见光源进行视频图像采集步骤具体为:对火灾监控区域进行实时温度扫描探测，当火灾监控区域内温度异常升高时，对火灾监控区域内温度异常升高区域的可见光源进行视频图像采集。
[0033]通过在火灾监控区域内设置火灾监控图像采集摄像主机，再配置剩余电流式探测器及温度式探测器对火灾监控区域进行实时探测，获得可见光源的热辐射数据、烟气扩散数据和温度场分布数据。当可见光源的热辐射数据、烟气扩散数据和温度场分布数据达到规定的火灾数值时，对火灾监控区域内的可见光源进行视频图像采集进一步确认是否产生火灾，并确认火灾的大小和燃烧强度。
[0034]在本步骤中，视频图像采集摄像机为EF-ACS/B256型电气火灾监控主机，探测传感器为ACS-R8型剩余电流式探测器、ACS-T8型温度式探测器和ACS-RT型剩余电流/温度式探测器。
[0035]步骤S2:将采集到的可见光源视频图像数据传输给监控中心；
[0036]所述步骤S2:将采集到的可见光源视频图像数据传输给监控中心步骤中具体包括以下步骤:将采集到的可见光源视频图像数据进行视频编码，调节可见光源视频图像的亮度、对比度、饱和度及色度；将视频编码后的可见光源视频图像数据转换成可在网络中进行传输的数字信号数据并传输给视频监控中心。
[0037]将探测到的可见光源视频图像数据传输给合成编码器，合成编码器对可见光源视频图像数据采用H.264或MPEG-4视频压缩标准进行视频编码，另外可实时进行视频浏览。可对画面的亮度、对比度、饱和度和色度进行调节，以免当视频画面光线较暗时影响火灾判断。合成编码器将采用H.264或MPEG-4视频压缩标准进行视频编码的视频图像数据转换成数字信号通过光纤网络或无线3G/4G网络网络传输到监控中心。
[0038]步骤S3:对可见光源视频图像中可见光源的颜色变化特征和可见光源的形体变化特征进行图像处理和分析；
[0039]所述步骤S3:对可见光源视频图像中可见光源的颜色变化特征和可见光源的形体变化特征进行图像处理和分析步骤中具体包括以下步骤:通过标准的火灾火焰颜色图像建立HIS颜色模型，将采集到的可见光源图像转换到HIS颜色模型下，把HIS颜色模型下的可见光源图像中的像素映射到HIS颜色模型的空间坐标系中得到可见光源图像像素的分布图；通过计算可见光源在HIS颜色模型的空间坐标系中可见光源图像像素点之间的位置关系得到可见光源形体变化特征。
[0040]根据可见光源图像数据库存储的大量的可见光源标准特征图像，提取可见光源标准特征图像建立HIS颜色模型，将采集到的当前时间段内的可见光源图像数据转换到HIS颜色模型下，然后把HIS模型下的可见光源图像的像素映射到HIS颜色模型的空间坐标系中，得到采集到的当前时间段内的可见光源图像数据在HIS颜色模型的空间坐标系下可见光源像素的分布情况图，通过可见光源像素分布情况图检测当前可见光源图像中是否有火灾产生。
[0041]可见光源的形体变化、可见光源空间取向变化、可见光源的抖动以及可见光源的分合等具有自己独特的变化规律，通过计算可见光源的空间分布特性即像素点之间的位置关系来得到可见光源形体变化特征，结合可见光源的颜色特征可达到火灾判别标准。
[0042]步骤S4:将可见光源的颜色变化特征、可见光源的形体变化特征与标准火灾火焰特征进行比对，判断是否产生火灾；
[0043]所述步骤S4:将可见光源的颜色变化特征、可见光源的形体变化特征与标准火灾火焰特征进行比对，判断是否产生火灾步骤中具体包括以下步骤:提取背景图像，对背景图像进行更新处理，确定可见光源形体变化运动像素和形体变化运动区域；判断HIS颜色模型空间坐标系中分布的采集到的可见光源图像像素是否为标准火灾火焰颜色像素；提取可见光源颜色区域，结合可见光源形体变化特征及变化频率判断是否产生火灾。
[0044]可见光源运动区域和可见光源像素由背景图像估计和背景图像更新确定，取出视频序列中相邻两帧图像，首先，对相邻两帧图像进行差分得到帧间差分图像，对当前帧和背景图像进行差分获得背景差分图，然后对两差分图像分别进行二值化处理得到二值化图像，最后对两个二值化图像进行与运算得到变化区域图像，利用变化区域来计算背景更新图像。
[0045]HSI把颜色分成了三个特征:色调或色相H(Hue)，可表示各种颜色的种类；明度或亮度I (Intensity),可用来表示明暗；饱和度或彩度S (Saturat1n)，可用来表明颜色的鲜艳程度。HIS颜色模型更符合人眼对景物颜色的感知。通过查询比对数据库中对应火焰的HIS数据，可以对存在移动区域的图像进行分割，提取出火焰颜色的区域。
[0046]可作为判别火灾的依据的火灾火焰的特点主要包括:圆形度，圆形度是在面积和周长的基础上，计算物体或区域的形状复杂程度的特征量。火灾火焰形状不规则，而大部分干扰源(如烟头、灯光等)形状规则程度较高。形体变化，火灾火焰应该有较明显的抖动，也就是说，相邻图像的形体应该有比较明显的变化，可通过计算火焰的燃烧面积来衡量火焰的形体变化。火焰的闪烁频率及面积变化趋势，火焰的一个很重要的特性就是其跳动特性即为闪烁频率。根据可见光源颜色的区域、可见光源特点以及特征提取的可行性，选取了可见光源颜色、可见光源圆形程度和形体变化及变化频率作为可见光源和可见光源强度的特征值。将可见光源特征值与火灾特征数据库中火灾火焰特征标准值进行比对判断是否产生了火灾。
[0047]通过探测火灾监控区域，对可见光源进行视频图像采集；将采集到的可见光源视频图像数据传输给监控中心；对可见光源视频图像中可见光源的颜色变化特征和可见光源的形体变化特征进行图像处理和分析；将可见光源的颜色变化特征、可见光源的形体变化特征与标准火灾火焰特征进行比对，判断是否产生火灾，通过上述步骤可降低火灾监控检测成本，缩短火灾检测巡检周期，提高火灾监控检测系统可靠性，减少火灾探测器和消防设备数量，简化火灾监控检测系统的使用维护。
[0048]实施例2:
[0049]如图2所示，一种火灾监控方法，所述火灾监控方法包括如下步骤:
[0050]步骤S1:选取标准的火灾火焰颜色特征、火灾火焰形体变化特征及变化频率设置标准火灾火焰特征数据库。
[0051]基于图像处理的火灾监控方法，它是利用摄像头对现场进行监视，同时对摄得的连续图像由图像采集卡转换为数字图像输入计算机，不断进行图像处理和分析，通过早期火灾火焰的形体及颜色变化特征来探测火灾。因此需要选取标准的火灾火焰颜色特征、火灾火焰形体变化特征及变化频率设置标准火灾火焰特征数据库，通过将采集到的可见光源视频图像数据进行处理与分析后得到可见光源特征与标准火灾火焰特征数据库中标准火灾火焰特征进行比对判断是否产生火灾。
[0052]步骤S2:探测火灾监控区域，对可见光源进行视频图像采集；
[0053]所述步骤S2:检测火灾监控区域，对可见光源进行视频图像采集步骤具体为:对火灾监控区域进行实时温度扫描探测，当火灾监控区域内温度异常升高时，对火灾监控区域内温度异常升高区域的可见光源进行视频图像采集。
[0054]通过在火灾监控区域内设置火灾监控图像采集摄像主机，再配置剩余电流式探测器及温度式探测器对火灾监控区域进行实时探测，获得可见光源的热辐射数据、烟气扩散数据和温度场分布数据。当可见光源的热辐射数据、烟气扩散数据和温度场分布数据达到规定的火灾数值时，对火灾监控区域内的可见光源进行视频图像采集进一步确认是否产生火灾，并确认火灾的大小和燃烧强度。
[0055]在本步骤中，视频图像采集摄像机为EF-ACS/B256型电气火灾监控主机，探测传感器为ACS-R8型剩余电流式探测器、ACS-T8型温度式探测器和ACS-RT型剩余电流/温度式探测器。
[0056]步骤S3:将采集到的可见光源视频图像数据传输给监控中心；
[0057]所述步骤S3:将采集到的可见光源视频图像数据传输给监控中心步骤中具体包括以下步骤:将采集到的可见光源视频图像数据进行视频编码，调节可见光源视频图像的亮度、对比度、饱和度及色度；将视频编码后的可见光源视频图像数据转换成可在网络中进行传输的数字信号数据并传输给视频监控中心。
[0058]将探测到的可见光源视频图像数据传输给合成编码器，合成编码器对可见光源视频图像数据采用H.264或MPEG-4视频压缩标准进行视频编码，另外可实时进行视频浏览。可对画面的亮度、对比度、饱和度和色度进行调节，以免当视频画面光线较暗时影响火灾判断。合成编码器将采用H.264或MPEG-4视频压缩标准进行视频编码的视频图像数据转换成数字信号通过光纤网络或无线3G/4G网络网络传输到监控中心。
[0059]步骤S4:对可见光源视频图像中可见光源的颜色变化特征和可见光源的形体变化特征进行图像处理和分析；
[0060]所述步骤S4:对可见光源视频图像中可见光源的颜色变化特征和可见光源的形体变化特征进行图像处理和分析步骤中具体包括以下步骤:通过标准的火灾火焰颜色图像建立HIS颜色模型，将采集到的可见光源图像转换到HIS颜色模型下，把HIS颜色模型下的可见光源图像中的像素映射到HIS颜色模型的空间坐标系中得到可见光源图像像素的分布图；通过计算可见光源在HIS颜色模型的空间坐标系中可见光源图像像素点之间的位置关系得到可见光源形体变化特征。
[0061]根据火灾火焰图像数据库存储的大量的火灾火焰标准特征图像，提取火灾火焰标准特征图像建立HIS颜色模型，将采集到的当前时间段内的可见光源图像数据转换到HIS颜色模型下，然后把HIS模型下的可见光源图像的像素映射到HIS颜色模型的空间坐标系中，得到采集到的当前时间段内的可见光源图像数据在HIS颜色模型的空间坐标系下可见光源像素的分布情况图，通过可见光源像素分布情况图检测当前可见光源图像中是否有火灾产生。
[0062]可见光源的形体变化、可见光源空间取向变化、可见光源的抖动以及可见光源的分合等具有自己独特的变化规律，通过计算可见光源的空间分布特性即像素点之间的位置关系来得到可见光源形体变化特征，结合可见光源的颜色特征可达到火灾判别标准。
[0063]步骤S5:将可见光源的颜色变化特征、可见光源的形体变化特征与标准火灾火焰特征进行比对，判断是否产生火灾；
[0064]所述步骤S5:将可见光源的颜色变化特征、可见光源的形体变化特征与标准火灾火焰特征进行比对，判断是否产生火灾步骤中具体包括以下步骤:提取背景图像，对背景图像进行更新处理，确定可见光源形体变化运动像素和形体变化运动区域；判断HIS颜色模型空间坐标系中分布的采集到的可见光源图像像素是否为标准火灾火焰颜色像素；提取可见光源颜色区域，结合可见光源形体变化特征及变化频率判断是否产生火灾。
[0065]可见光源运动区域和可见光源像素由背景图像估计和背景图像更新确定，取出视频序列中相邻两帧图像，首先，对相邻两帧图像进行差分得到帧间差分图像，对当前帧和背景图像进行差分获得背景差分图，然后对两差分图像分别进行二值化处理得到二值化图像，最后对两个二值化图像进行与运算得到变化区域图像，利用变化区域来计算背景更新图像。
[0066]HSI把颜色分成了三个特征:色调或色相H(Hue)，可表示各种颜色的种类；明度或亮度I (Intensity),可用来表示明暗；饱和度或彩度S (Saturat1n)，可用来表明颜色的鲜艳程度。HIS颜色模型更符合人眼对景物颜色的感知。通过查询比对数据库中对应火焰的HIS数据，可以对存在移动区域的图像进行分割，提取出火焰颜色的区域。
[0067]可作为判别火灾的依据的火灾火焰的特点主要包括:圆形度，圆形度是在面积和周长的基础上，计算物体或区域的形状复杂程度的特征量。火灾火焰形状不规则，而大部分干扰源(如烟头、灯光等)形状规则程度较高。形体变化，火灾火锅应该有较明显的抖动，也就是说，相邻图像的形体应该有比较明显的变化，可通过计算火焰的燃烧面积来衡量火焰的形体变化。火焰的闪烁频率及面积变化趋势，火焰的一个很重要的特性就是其跳动特性即为闪烁频率。根据可见光源颜色的区域、可见光源特点以及特征提取的可行性，选取了可见光源颜色、可见光源圆形程度和形体变化及变化频率作为火焰和强度的特征值。将可见光源特征值与火灾特征数据库中火灾火焰特征标准值进行比对判断是否产生了火灾。
[0068]通过探测火灾监控区域，对可见光源进行视频图像采集；将采集到的可见光源视频图像数据传输给监控中心；对可见光源视频图像中可见光源的颜色变化特征和可见光源的形体变化特征进行图像处理和分析；将可见光源的颜色变化特征、可见光源的形体变化特征与标准火灾火焰特征进行比对，判断是否产生火灾，通过上述步骤可降低火灾监控检测成本，缩短火灾检测巡检周期，提高火灾监控检测系统可靠性，减少火灾探测器和消防设备数量，简化火灾监控检测系统的使用维护。
[0069]一种火灾监控系统的实施例:
[0070]一种火灾监控系统，所述火灾监控系统包括:
[0071]图像采集模块1，用于探测火灾监控区域，对可见光源进行视频图像采集；
[0072]传输模块2，用于将采集到的可见光源视频图像数据传输给监控中心；
[0073]处理分析模块3，用于对可见光源视频图像中可见光源的颜色变化特征和可见光源的形体变化特征进行图像处理和分析；
[0074]火灾判断模块4，用于将可见光源的颜色变化特征、可见光源的形体变化特征与标准火灾火焰特征进行比对，判断是否产生火灾。
[0075]在本实施例中，火灾监控系统还包括:数据库模块5，用于选取标准的火灾火焰颜色特征、火灾火焰形体变化特征及变化频率建立标准火灾火焰特征数据库。
[0076]在本实施例中，火灾监控系统还包括:HIS颜色模型模块6，用于通过标准的火灾火焰颜色图像建立HIS颜色模型，将采集到的可见光源图像转换到HIS颜色模型下。
[0077]在本实施例中，火灾监控系统还包括:形体变化计算模块7，用于计算可见光源在HIS颜色模型的空间坐标系中可见光源图像像素点之间的位置关系得到可见光源形体变化特征。
[0078]本发明实施的优点:通过探测火灾监控区域，对可见光源进行视频图像采集；将采集到的可见光源视频图像数据传输给监控中心；对可见光源视频图像中可见光源的颜色变化特征和可见光源的形体变化特征进行图像处理和分析；将可见光源的颜色变化特征、可见光源的形体变化特征与标准火灾火焰特征进行比对，判断是否产生火灾，通过上述步骤可降低火灾监控检测成本，缩短火灾检测巡检周期，提高火灾监控检测系统可靠性，减少火灾探测器和消防设备数量，简化火灾监控检测系统的使用维护。
[0079]以上所述，仅为本发明的【具体实施方式】，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本领域技术的技术人员在本发明公开的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
【主权项】
1.一种火灾监控方法，其特征在于，所述火灾监控方法包括如下步骤: 探测火灾监控区域，对可见光源进行视频图像采集； 将采集到的可见光源视频图像数据传输给监控中心； 对可见光源视频图像中可见光源的颜色变化特征和可见光源的形体变化特征进行图像处理和分析； 将可见光源的颜色变化特征、可见光源的形体变化特征与标准火灾火焰特征进行比对，判断是否产生火灾。2.根据权利要求1所述的火灾监控方法，其特征在于，所述检测火灾监控区域，对可见光源进行视频图像采集步骤执行前执行以下步骤:选取标准的火灾火焰颜色特征、火灾火焰形体变化特征及变化频率设置标准火灾火焰特征数据库。3.根据权利要求1所述的火灾监控方法，其特征在于，所述检测火灾监控区域，对可见光源进行视频图像采集步骤具体为:对火灾监控区域进行实时温度扫描探测，当火灾监控区域内温度异常升高时，对火灾监控区域内温度异常升高区域的可见光源进行视频图像采集。4.根据权利要求1所述的火灾监控方法，其特征在于，所述将采集到的可见光源视频图像数据传输给监控中心步骤中具体包括以下步骤:将采集到的可见光源视频图像数据进行视频编码，调节可见光源视频图像的亮度、对比度、饱和度及色度；将视频编码后的可见光源视频图像数据转换成可在网络中进行传输的数字信号数据并传输给视频监控中心。5.根据权利要求1所述的火灾监控方法，其特征在于，所述对可见光源视频图像中可见光源的颜色变化特征和可见光源的形体变化特征进行图像处理和分析步骤中具体包括以下步骤:通过标准的火灾火焰颜色图像建立HIS颜色模型，将采集到的可见光源图像转换到HIS颜色模型下，把HIS颜色模型下的可见光源图像中的像素映射到HIS颜色模型的空间坐标系中得到可见光源图像像素的分布图；通过计算可见光源在HIS颜色模型的空间坐标系中可见光源图像像素点之间的位置关系得到可见光源形体变化特征。6.根据权利要求1至5之一所述的火灾监控方法，其特征在于，所述将可见光源的颜色变化特征、可见光源的形体变化特征与标准火灾火焰特征进行比对，判断是否产生火灾步骤中具体包括以下步骤:提取背景图像，对背景图像进行更新处理，确定可见光源形体变化运动像素和形体变化运动区域；判断HIS颜色模型空间坐标系中分布的采集到的可见光源图像像素是否为标准可见光源颜色像素；提取可见光源颜色区域，结合可见光源形体变化特征及变化频率判断是否产生火灾。7.一种火灾监控系统，其特征在于，所述火灾监控系统包括: 图像采集模块，用于探测火灾监控区域，对可见光源进行视频图像采集； 传输模块，用于将采集到的可见光源视频图像数据传输给监控中心； 处理分析模块，用于对可见光源视频图像中可见光源的颜色变化特征和可见光源的形体变化特征进行图像处理和分析； 火灾判断模块，用于将可见光源的颜色变化特征、可见光源的形体变化特征与标准火灾火焰特征进行比对，判断是否产生火灾。8.根据权利要求7所述的火灾监控系统，其特征在于，所述火灾监控系统还包括:数据库模块，用于选取标准的火灾火焰颜色特征、火灾火焰形体变化特征及变化频率建立标准火灾火焰特征数据库。9.根据权利要求8所述的火灾监控系统，其特征在于，所述火灾监控系统还包括:HIS颜色模型模块，用于通过标准的可见光源颜色图像建立HIS颜色模型，将采集到的可见光源图像转换到HIS颜色模型下。10.根据权利要求7至9所述的火灾监控系统，其特征在于，所述火灾监控系统还包括:形体变化计算模块，用于计算可见光源在HIS颜色模型的空间坐标系中可见光源图像像素点之间的位置关系得到可见光源形体变化特征。
【文档编号】G08B17/12GK106033636SQ201510102791
【公开日】2016年10月19日
【申请日】2015年3月10日
【发明人】王鑫, 陈刚, 过丽萍
【申请人】上海昕鼎网络科技有限公司