专利名称：一种基于多维时域特征的火焰检测方法
技术领域：
本发明属于计算机视觉方法，具体涉及计算机视觉中的火焰检测和识别方法，可为消防系统提供可靠的监控和预警。
背景技术：
传统的基于烟雾探测器的火灾报警系统由于对烟雾的高灵敏度和低成本等特性在火灾防控方面取得了广泛的应用。但是由于其特殊的工作原理，无法对火焰进行直接的警报，而只能通过烟雾来间接的预警火焰，并且预警检测时间花费较长，不利于火灾的及早发现。 计算机视觉主要研究从图像数据中获取信息的方法，在基于视频监控的火焰检测系统中，可以通过计算机视觉方法对视频图像内容进行分析，获得对监控区域场景的初步理解，通过对火焰的视觉信息的提取来判定；同时，基于视频监控的火灾报警系统能够获得丰富的现场图像信息数据，可以及时提供对着火位置，火势大小的初步判断，第一时间提供火情信息，降低火灾损失。火焰检测属于计算机视觉领域中特定目标的检测识别问题，一些研究人员提出了基于火焰不同特征的检测算法。目前实际使用中的火焰检测算法主要有以下几种I)基于颜色信息的火焰检测颜色信息是图形的重要信息，通过在彩色图形中寻找特定颜色的区域，能够发现潜在的目标区域，从而实现火焰的检测，同时火焰颜色的特殊性使得该方法的到了广泛的运用。然而，利用颜色信息进行火焰检测也存在一些明显的不足，例如受相似颜色目标的干扰；此外，能否针对不同颜色的火焰建立合适的颜色模型，也是限制颜色信息在烟雾检测中应用的一个重要限制。2)基于形状信息的火焰检测由于产生火焰的化学反应多种多样，同时容易受到火焰区域周围空气对流的影响，火焰的形状往往是各种不规则的。但是反映出火焰的一个共有特征为外形上的尖角。因此很多方法使用这一特性来检测运动区域是否为火焰，但是容易受成像条件和运动目标提取的影响。3 )基于火焰闪烁频率的火焰检测由于火焰燃烧受空气中的含氧量和燃烧质的影响，火焰会出现闪烁。通过大量的研究得到火焰的频率在25Hz左右，这与自然界的其他干扰目标和人造光源(50Hz)存在较大的差别，因此通过对火焰频率的计算来检测火焰成为一种被广泛接受的方法。虽然研究人员提出了不同的火焰检测算法，但是由于火焰的形状变化多种多样，不同燃烧物产生的火焰的颜色、亮度差异很大，加上检测的背景各不相同，目前很难找到能够很好的描述图像中火焰的特征。特别是在近红外成像条件下，图像中不包含颜色信息，这使得目前大多数依靠颜色检测感兴趣的方法变得不可行，从而加大了火焰检测的难度。
发明内容
本发明的目的在于提出一种近红外场景下的火焰检测方法，克服近红外场景中没有颜色信息对检测火焰目标带来检测困难的问题，并通过虚警滤除达到降低虚警的目的。一种基于多维时域特征的火焰检测方法，包括以下步骤(I)依据灰度值从当前帧图像t提取火焰候选区域链C ；(2)如果当前帧t为视频图像序列的第一帧，则当前帧t的火焰目标区域链D1即为火焰候选区域链C，设置D1中各火焰目标区域的匹配成功次数为1，进入下一帧；如果当前帧t不是视频图像序列的第一帧，则进入步骤(3)； (3)采用最短距离帧间匹配算法将当前帧t的火焰候选区域链与上一帧t-Ι的火焰目标区域链Dw进行匹配，根据匹配结果将上一帧t-1中匹配成功的火焰目标区域的匹配成功次数加1，上一帧t-Ι中未匹配成功但置信度大于第一置信度阈值T2的火焰目标区域的匹配成功次数加1，当前帧t中未被匹配成功的候选火焰区域的匹配成功次数置I ;并将上一帧t-Ι中匹配成功的火焰目标区域、上一帧t-Ι中未匹配成功但置信度大于第一置信度阈值T2的火焰目标区域、当前帧t中未被匹配成功的候选火焰区域加入当前帧t的火焰目标区域链Dt;(4)计算目标区域多维时域特征(4. I)初始化当前帧t中匹配成功次数大于I的火焰目标区域的多维特征
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分别为目标区域D丨在当前帧t和上一帧t-i中包含火焰像素点的平均像素灰度值，若#大于3. 5，则认为火焰目标区域<从t-l帧到t帧发生亮度变化，更新
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变；(4. 4)计算火焰目标区域D丨的帧间位移$ =V(Xi-I)2+^-j.W)2 ,其中，(xt, yt)和(Xmyw)分别为火焰目标区域在当前帧t和上一帧t-Ι中的中心点坐标，若#大于等于2,则认为火焰目标区域4从t-Ι巾贞到t巾贞发生位移变化，= mulDimen. +1，否贝iJ/ m/7.)/V 7c7/;· = O值不变；(4. 5)对于匹配成功次数大于等于20的火焰目标区域￡>丨，计算其多维时域特征
权利要求
1.一种基于多维时域特征的火焰检测方法，包括以下步骤 (1)依据灰度值从当前帧图像t提取火焰候选区域链C； (2)如果当前帧t为视频图像序列的第一帧，则当前帧t的火焰目标区域-D1即为火焰候选区域链C，设置D1中各火焰目标区域的匹配成功次数为1，进入下ー帧；如果当前帧t不是视频图像序列的第一帧，则进入步骤(3)； (3)采用最短距离帧间匹配算法将当前帧t的火焰候选区域链与上ー帧t-1的火焰目标区域链Dw进行匹配，根据匹配结果将上ー帧t-1中匹配成功的火焰目标区域的匹配成功次数加1，上ー帧t-1中未匹配成功但置信度大于第一置信度阈值T2的火焰目标区域的匹配成功次数加1，当前帧t中未被匹配成功的候选火焰区域的匹配成功次数置I ;并将上ー帧t-1中匹配成功的火焰目标区域、上ー帧t-1中未匹配成功但置信度大于第一置信度阈值T2的火焰目标区域、当前帧t中未被匹配成功的候选火焰区域加入当前帧t的火焰目标区域链Dt ； (4)计算目标区域多维时域特征 (4. I)初始化当前帧t中匹配成功次数大于I的火焰目标区域ベ的多维特征mu!Dimai1. = O : I (4. 2)计算火焰目标区域が的巾贞间亮度变化< =A1.—ぐ，其中メ别为目标区域ハ丨在当前帧t和上ー帧t-1中包含火焰像素点的平均像素灰度值，若*^大于3. 5，则认为火焰目标区域Df从t-1帧到t帧发生亮度变化，更新miiiVhnen' = mulDimen1. +1，否则"".//D/Vr/cv/值不变； (4. 3)计算火焰目标区域が的帧间面积变化C =#，其中，Sn和Su分别为火目标区域在t巾贞和t-1巾贞中的火焰前景面积交集和并集,若0.2 <0.95，则认为火焰目标区域从t-1巾贞到t巾贞发生面积变化,更新研"//..汾勝 j = mulDimen1. +丨，否则, ///..)/ 膨//值不变； (4. 4)计算火焰目标区域/^的帧间位移片ニ+(H)2，其中，(xt, yt)和(Xw5V1)分别为火焰目标区域D丨在当前帧t和上ー帧t-1中的中心点坐标，若<大于等于2则认为火焰目标区域￡ 丨从t-1帧到t帧发生位移变化，
2.根据权利要求I所述的基于多维时域特征的火焰检测方法，其特征在于，还包括步骤计算火焰区域的亮度差变化率
3.根据权利要求I或2所述的基于多维时域特征的火焰检测方法，其特征在于，还包括步骤运用帧间差法求取当前帧t的运动目标前景区域，进而计算
全文摘要
本发明公开了一种近红外图像视频中的火焰检测方法，属于模式识别与图像处理技术领域。该方法首先通过最短距离帧间匹配方法对目标区域进行跟踪，去除噪声等不稳定目标；然后对稳定跟踪的目标区域进行多维时域特征提取，根据特征提取值以迭代的方式确定目标区域的置信度，依据目标区域置信度实现初发火焰的快速检测和识别；再根据火焰边缘的亮度突变特征和运动特性去除虚警。该方法具有灵敏度高、虚警率低的特点，能够在近红外图像中快速、准确的发现监控场景中初发的火焰。
文档编号G06K9/00GK102760230SQ20121020350
公开日2012年10月31日 申请日期2012年6月19日 优先权日2012年6月19日
发明者宋萌萌, 朱秀峰, 桑农, 江曼, 王军, 王岳环, 顾舒航 申请人:华中科技大学