基于图像处理的综合管廊火灾安全预警方法

本发明涉及火灾预警，具体是基于图像处理的综合管廊火灾安全预警方法。

背景技术：

1、综合管廊也称共同沟，是指在城市地下用于集中敷设电力、通信、广播电视、给水、排水、热力和燃气等市政管线的公共隧道，是一种现代化、科学化、集约化的城市基础设施，综合管廊的设计为优化城市空间，改善城市面貌，安装维护和拆除各类市政管道提供了便利，综合管廊的火灾安全预警也起到越来越重要的作用；

2、传统的视频图像火灾检识别技术通常采用单帧图像中呈现出尖角的形状来判断火焰尖角的数量，最后基于火焰尖角数量，判断单帧图片中是否有火灾信息，此类方法的鲁棒性较差，在实际应用中很容易受到日光、灯光、彩色图案等干扰影响，且没有考虑到多帧图像之间的连接耦合关系，对于发生火灾判断的准确度低，误报警率高。为解决上述技术问题，现提供一种基于图像处理的综合管廊火灾安全预警方法。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供基于图像处理的综合管廊火灾安全预警方法，包括以下步骤：

2、步骤s1：获取当前综合管廊火灾管理区域的管廊信息，根据所述管廊信息设置火灾视频监测点位；

3、步骤s2：构建综合管廊全区域监测可视图，通过各火灾视频监测点位的视频数据筛选出含有可疑区域的视频帧图像，并通过设置火焰尖角的识别区间、识别区间内不同阶段的尖角平均值和火焰尖角的近似三角形体态三个筛选步骤判断可疑区域火焰尖角的数量；

4、步骤s3：基于可疑区域的火焰尖角数量判断该视频帧图像中的区域是否发生火灾，并判断火灾类型；

5、步骤s4：通过发生火灾的视频帧图像构建回归模型，获取火灾变化趋势预测结果，通过综合管廊全区域监测可视图将火灾变化趋势预测结果进行可视化显示。

6、进一步的，为获取当前综合管廊火灾管理区域的管廊信息，根据所述管廊信息设置火灾视频监测点位的过程包括：

7、获取当前综合管廊火灾管理区域的市政管线铺设特征，根据市政管线铺设特征提取管廊信息，将综合管廊火灾管理区域按照管廊信息进行拆分，划分为若干综合管廊子区域；

8、根据各综合管廊子区域的管廊信息和位置特征选取评价指标，设置评价指标的指标权重矩阵，通过模糊综合评价方法获取各综合管廊子区域对于预设重要性等级的隶属度矩阵；

9、根据所述隶属度矩阵和指标权重矩阵获取各综合管廊子区域的重要性等级，根据综合管廊子区域的重要性等级确定火灾视频监测点位的数量，并根据火灾视频监测点位的有效覆盖面积和综合管廊子区域的位置特征确定综合管廊子区域的火灾视频监测点位的取点分布。

10、进一步的，为构建综合管廊全区域监测可视图的过程包括：

11、获取当前综合管廊火灾管理区域的市政铺设管线的物理实体，根据当前综合管廊火灾管理区域中各综合管廊子区域之间的位置特征和管廊连接关系并构成综合管廊地图，将市政铺设管线的物理实体进行三维建模处理映射至综合管廊地图，得到三维模型；

12、获取各综合管廊子区域中的各火灾视频监测点位的多源视频数据，并对多源视频数据进行数据格式预处理获得孪生数据，根据物理空间中各火灾视频监测点位与各综合管廊子区域的装配连接关系将孪生数据与三维模型进行匹配得到综合管廊全区域监测可视图。

13、进一步的，为通过各火灾视频监测点位的视频数据筛选出含有可疑区域的视频帧图像的过程包括：

14、获取各火灾视频监测点位的视频数据，将所获得的视频数据转换为连续的视频帧图像，设置各火灾视频监测点位的参考视频帧图像，将所述视频帧图像与参考视频帧图像对应位置的像素值进行相减得到差异值，将差异值转化为二值图像的像素值，生成二值图像；

15、设置两个像素点位遍历指针，从二值图像区域的第一个像素点位和最后一个像素点位同时开始遍历；

16、将二值图像中像素值大于预设像素阈值的像素点位区域标记为可疑区域；

17、将二值图像中像素值小于等于预设像素阈值的像素点位区域标记为正常区域。

18、进一步的，为并通过设置火焰尖角的识别区间、识别区间内不同阶段的尖角平均值和火焰尖角的近似三角形体态三个筛选步骤判断可疑区域火焰尖角的数量的过程包括：

19、选择二值图像中可疑区域中心的像素点位作为中心像素点，以中心像素点为原点建立二维坐标系，将可疑区域的所有像素点映射至二维坐标系中，并获取可疑区域边缘的各个边界像素点与中心像素点的欧几里得距离；

20、构建单向链表，随机选择二值图像中可疑区域边缘的一个边界像素点，以该边界像素点为起点顺时针将可疑区域边缘的所有边界像素点的二维坐标和欧几里得距离依次录入单向链表中，根据边界像素点总数确定火焰尖角的识别区间为n个边界像素点，将单向链表中的欧几里得距离大于左右邻域各n/2个边界像素点的欧几里得距离的边界像素点标记为可能火焰尖角；

21、分别获取可能火焰尖角左右领域各n/8、n/4和n/2个边界像素点的欧几里得距离之和s1、s2和s3，当s1＜s2＜s3时，将可能火焰尖角转换为疑似火焰尖角；

22、通过疑似火焰尖角的二维坐标为顶点，火焰尖角识别区间内n个边界像素点的二维坐标为底构建近似三角形，并设置火焰尖角的近似三角形的标准顶角半角的正切值，当疑似火焰尖角的近似三角形的顶角半角的正切值小于等于标准顶角半角的正切值时，将疑似火焰尖角转换为火焰尖角。

23、进一步的，为基于可疑区域的火焰尖角数量判断该视频帧图像中的区域是否发生火灾，并判断火灾类型的过程包括：

24、选择第t秒视频帧图像的火焰尖角数，将该视频帧图像的火焰尖角数与预设火焰尖角数进行比较；

25、当所述火焰尖角数大于预设火焰尖角数，将该视频帧图像标记为火灾源图像，并将该视频帧图像中的可疑区域标记为火焰区域；

26、当所述火焰尖角数小于等于预设火焰尖角数，将该视频帧图像标记为其它干扰源图像；

27、若第t秒视频帧图像为火灾源图像，将该视频帧图像中的火焰尖角数分别与第t-1秒视频帧图像的火焰尖角数、第t-2秒视频帧图像的火焰尖角数和第t-3秒视频帧图像的火焰尖角数作差值平均运算，获得第t秒视频帧图像与连续相邻三帧视频帧图像的尖角变化平均值；

28、设置尖角变化平均阈值，将第t秒视频帧图像的尖角变化平均值与尖角变化平均阈值进行比较；

29、若尖角变化平均值大于尖角变化平均阈值，则将该视频帧图像中的火源标记为失控火源；

30、若尖角变化平均值小于等于尖角变化平均阈值，则将该视频帧图像中的火源标记为稳定火源。

31、进一步的，为通过发生火灾的视频帧图像构建回归模型，获取火灾变化趋势预测结果的过程包括：

32、将火灾源图像中的火源为失控火源的连续视频帧图像进行等间隔采样，获得k个样本视频帧图像；

33、根据视频帧图像中火焰区域所包含的像素点个数生成火焰面积，根据视频帧图像中火焰区域所包含的像素点的像素值生成火焰区域质心；

34、将k个样本视频帧图像的火焰面积和火焰区域质心使用回归模型进行曲线拟合，分别获得火焰面积增长曲线和火焰区域质心移动曲线；

35、根据所述火焰面积增长曲线和火焰区域质心移动曲线获取下一帧视频帧图像中的火焰面积变化趋势和火焰蔓延方向趋势。

36、进一步的，为通过综合管廊全区域监测可视图将火灾变化趋势预测结果进行可视化显示的过程包括：

37、获取各火灾视频监测点位的视频帧图像的分析结果，若视频帧图像的分析结果为火灾源图像，且火源为失控火源，则所述综合管廊全区域监测可视图将失控火源所在综合管廊子区域显示为红色警报区域；

38、若视频帧图像的分析结果为火灾源图像，且火源为稳定火源，则所述综合管廊全区域监测可视图将失控火源所在综合管廊子区域显示为橙色警报区域；

39、所述综合管廊全区域监测可视图根据红色警报区域的火焰面积变化趋势和火焰蔓延方向趋势获取未警报区域的火灾蔓延到达时间和火灾蔓延范围，并根据所述火灾蔓延到达时间将火灾蔓延范围内的未警报区域设置为分时段预警区域。

40、与现有技术相比，本发明的有益效果是：相较于传统的视频图像火灾检识别术通常采用单帧图像中呈现出尖角的形状来判断火焰尖角的数量，本发明通过设置火焰尖角的识别区间、识别区间内不同段的尖角平均值和火焰尖角的近似三角形体态三个筛选步骤判断火焰尖角的数量，大大降低了日光、灯光、彩色图案等干扰影响，提高了判断火焰尖角数量的准确度；

41、另一方面，通过多帧图像之间的火焰尖角数量比较，获取火焰类型，并通过综合管廊全区域监测可视图将火灾变化趋势预测结果进行可视化显示，达到一图多用的效果，相较于传统的火灾数据统计表，本发明的综合管廊全区域监测可视图展示火灾数据的方式更为清晰和直观。