一种基于Parzen窗和贝叶斯分类器的明火检测方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于Parzen窗和贝叶斯分类器的明火检测方法，本发明针对室内场景，设计了一种基于Parzen窗和贝叶斯分类器的明火检测方法。该方法首先加载已训练的颜色模型特征文件；然后从视频流获取每帧图像，转化为CIE?Lab颜色空间图像，并利用高斯混合模型进行前背景提取；再遍历Lab图像的每个像素，利用Parzen窗口法确定是否是似明火像素；其次利用前景图与似明火图做“与”运算得到更精确的似明火图，提取似明火图的连通域，并根据连通域计算边界粗糙度、表面粗糙度、偏度三个特征；最后利用贝叶斯分类器确认连通区域是否是明火区域。本发明能有效提高明火的检测率和显著减少误检率。
【专利说明】-种基于Parzen窗和贝叶斯分类器的明火检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于计算机视觉【技术领域】，特别涉及一种基于Parzen窗和贝叶斯分类器 的明火检测方法。
【背景技术】
[0002] 火灾是我们常见的自然灾害之一，给人民的生命财产造成了巨大的损失。如果在 火灾发生时能够及时报警，那么它所带来的损失将会大大减少，因此设计一种高效率的明 火检测算法并研制相应的明火检测系统，具有重要经济意义和现实意义。当前，随着计算机 视觉技术快速发展，基于智能视频监控的明火检测越来越受到人们的重视，目前已经成为 计算机视觉领域的一个研究热点。
[0003] 现阶段最常见的明火检测方法是基于颜色的明火检测，该方法对于燃烧充分、无 风、周围无似明火图像等的检测效果好。但对燃烧不够充分、有风、周围有似明火背景的场 景检测率不高、误检多。
【发明内容】
[0004] 本发明所要解决的技术问题是对燃烧不够充分、有风、周围有似明火背景的场景 检测率不高、误检多。
[0005] 为实现上述发明目的，本发明提供一一种基于Parzen窗和贝叶斯分类器的明火 检测方法，提高了明火的检测率和显著减少误检率。
[0006] 本发明采用如下技术方案：
[0007] -种基于Parzen窗和贝叶斯分类器的明火检测方法，包括：
[0008] 1)从视频流获取每帧图像，转化为CIE Lab颜色空间图像，并利用高斯混合模型 进行前背景提取；
[0009] 2)遍历Lab图像的每个像素，利用Parzen窗口法确定是否是似明火像素；
[0010] 3)利用前景图与似明火图做"与"运算得到更精确的似明火图，提取似明火图的连 通域，并根据连通域计算边界粗糙度、表面粗糙度、偏度三个特征
[0011] 4)最后利用贝叶斯分类器确认连通区域是否是明火区域。
【专利附图】
【附图说明】
[0012] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，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性的前提下，还可 以根据这些附图获得其他的附图。
[0013] 图1为本发明实施例中的明火检测总体流程图；
【具体实施方式】
[0014] 为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实 施方式对本发明作进一步详细的说明。显然，所描述的实施例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。
【具体实施方式】 [0015] 为：
[0016] 1)加载已训练的颜色模型特征文件。
[0017] 2)从视频流获取每帧图像，转化为CIE Lab颜色空间图像，并利用高斯混合模型 进行前背景提取；
[0018] 3)遍历Lab图像的每个像素，利用Parzen窗口法确定是否是似明火像素；
[0019]
【权利要求】
1. 一种基于Parzen窗和贝叶斯分类器的明火检测方法，其特征在于：首先加载已训练 的颜色模型特征文件；然后从视频流获取每帧图像，转化为CIE Lab颜色空间图像，并利用 高斯混合模型进行前背景提取；再遍历Lab图像的每个像素，利用Parzen窗口法确定是否 是似明火像素；其次利用前景图与似明火图做"与"运算得到更精确的似明火图，提取似明 火图的连通域，并根据连通域计算边界粗糙度、表面粗糙度、偏度三个特征；最后利用贝叶 斯分类器确认连通区域是否是明火区域。
2. 根据权利要求1所述的一种基于Parzen窗和贝叶斯分类器的明火检测方法，其特征 在于：所述从视频流获取每帧图像，并转化为CIE Lab颜色空间图像，并利用高斯混合模型 进行前背景提取。
3. 根据权利要求1所述的一种基于Parzen窗和贝叶斯分类器的明火检测方法，其特征 在于：所述遍历Lab图像的每个像素，利用Parzen窗口法确定是否是似明火像素。
4. 根据权利要求1所述的一种基于Parzen窗和贝叶斯分类器的明火检测方法，其特征 在于：所述利用前景图与似明火图做与运算得到更精确的似明火图，提取似明火图的连通 域，并根据连通域计算边界粗糙度、表面粗糙度、偏度三个特征。
5. 根据权利要求1所述的一种基于Parzen窗和贝叶斯分类器的明火检测方法，其特征 在于：所述利用贝叶斯分类器确认连通区域是否是明火区域。
【文档编号】G06T7/00GK104156950SQ201410367198
【公开日】2014年11月19日 申请日期:2014年7月26日 优先权日:2014年7月26日
【发明者】周明辉, 冯琰一, 张少文 申请人:佳都新太科技股份有限公司