一种报警技术误报甄别方法与流程

本发明涉及报警甄别，具体的，涉及一种报警技术误报甄别方法。

背景技术：

1、火灾报警系统是保护生命和财产安全的关键组成部分，广泛应用于住宅、商业和工业场所。这些系统依赖于各种类型的探测器，如烟雾探测器、热感探测器和气体探测器，以及其他传感器，以检测火灾迹象并触发警报。然而，探测器误报问题一直是火灾报警系统面临的严重挑战之一。

2、探测器误报是指当没有真实火灾或火警情况时，探测器错误地触发了报警，导致不必要的紧急响应，浪费资源和时间，以及增加运营成本。这些误报可能由各种因素引起，如烟雾、蒸汽、灰尘、温度变化等。

3、火灾报警系统的误报问题不仅对终端用户造成困扰，还对应急响应机构产生负担，并可能减缓对真正火灾事件的响应速度。因此，有必要提出一种报警技术误报甄别方法，以减少探测器误报，提高火灾报警系统的可靠性和效率。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种报警技术误报甄别方法，以解决探测器误报的问题。

2、本发明的技术方案如下：

3、一种报警技术误报甄别方法，包括：

4、接收到探测器报警数据，并持续获取该探测器数据；

5、持续获取报警现场其它探测器的数据，将探测器数据按照时间戳进行排列；

6、持续调取报警现场摄像头图像信息，对图像信息进行预处理；

7、提取图像的数据，对比相邻时间戳图像的数据；

8、结合其它探测器数据、图像数据，如果其它探测器数据和图像数据均符合真实报警条件，则此次报警为真实报警。

9、进一步地，获取其它探测器的频率与获取发送报警数据的探测器的频率相同，将不同探测器同一时间戳的数据排列在同一行，再将每一行按照时间戳顺序排列。

10、进一步地，图像预处理包括：

11、对图像整体进行亮度、对比度调整，避免图像过曝、增强图像颜色，先按照原始图像大小将原始图像分成8×8或16×16像素块为一组的若干小块，再对每个小块进行直方图均衡化，然后裁剪掉每个小块内相同像素值数量超过预设的对比度限制数量的部分像素值，然后在相邻小块之间做平滑过渡处理，最后将处理过的小块重新组合成原始图像；

12、去除图像噪声，提高图像的清洗度，先按照原始图像大小确定一个滤波窗口，将滤波窗口中心点放置在图像边角第一个像素的位置上，获取滤波窗口内所有像素值按照亮度进行排序，将滤波窗口中间的像素值替换为排序后的像素值的中间值，完成上述操作后移动滤波窗口，并重复上述操作，直至滤波窗口遍历整个图像；

13、对图像进行锐化处理，增强图像细节，先对原始图像应用高斯滤波得到一份模糊图像，再从原始图像中减去模糊图像，生成高频细节图像，然后增强高频细节图像，最后将增强后的高频细节图像与原始图像相加，得到锐化图像。

14、进一步地，提取图像的数据与相邻时间戳图像数据对比包括：

15、提取图像的rgb颜色直方图，rgb颜色直方图分为红色通道的颜色直方图、绿色通道的颜色直方图、蓝色通道的颜色直方图；

16、红色通道的颜色直方图计算公式为：直方图值h(r)＝∑∑δ(i-r)，i∈[0,255]，其中h(r)表示红色通道的颜色直方图值，r表示图像像素的红色通道值，δ表示kroneckerdelta函数，它在i等于r是等于1，否则等于0；

17、绿色通道的颜色直方图计算公式为：直方图值h(g)＝∑∑δ(i-g)，i∈[0,255]，其中h(g)表示绿色通道的颜色直方图值，g表示图像像素的绿色通道值，δ表示kroneckerdelta函数，它在i等于r是等于1，否则等于0；

18、篮色通道的颜色直方图计算公式为：直方图值h(b)＝∑∑δ(i-b)，i∈[0,255]，其中h(b)表示篮色通道的颜色直方图值，b表示图像像素的篮色通道值，δ表示kroneckerdelta函数，它在i等于r是等于1，否则等于0；

19、对比每个相邻时间戳图像相同颜色通道的颜色直方图，若后者图像的颜色直方图的某个颜色通道的值大于前者图像的颜色直方图的相同颜色通道的值，且后续该颜色通道的值在不断增加或转为红色通道的值在不断增加，则说明现场有火灾的可能，需要进一步判断，若后者图像的颜色直方图的每个颜色通道的值与前者图像的颜色直方图的每个颜色通道的值差异范围在日常差异范围内没有明显变化，则判断此次报警为误报。

20、进一步地，提取图像的数据与相邻时间戳图像数据对比还包括：

21、获取图像的纹理特征，使用灰度共生矩阵方法捕捉图像的对比度(contrast)特征、能量(energy)特征；

22、对比度(contrast)特征计算公式：contrast＝∑i,j(i-j)2·p(i,j)，其中i和j是图像中的不同灰度级别，p(i,j)是灰度共生矩阵中出现i和j的概率，即灰度级别i和j共同出现的频率，∑i,j表示对所有可能的i和j进行求和；

23、能量(energy)特征计算公式：energy＝∑i,jp(i,j)2，其中p(i,j)是灰度共生矩阵中出现i和j的概率，∑i,j表示对所有可能的i和j进行求和；

24、对比相邻时间戳图像的对比度纹理特征和能量纹理特征，若后者图像的对比度纹理特征和能量纹理特征高于前者图像的对比度纹理特征和能量纹理特征，且后续对比度纹理特征、能量纹理特征在不断增加，则说明现场有火灾的可能，需要进行下一步火灾判断，若后者图像的对比度纹理特征和能量纹理特征与前者图像的对比度纹理特征与能量纹理特征差异没有超出日常差异范围，则判断此次报警为误报。

25、进一步地，提取图像的数据与相邻时间戳图像数据对比还包括：

26、对相邻时间戳图像进行运动检测，计算相邻时间戳图像的像素差异，计算公式为：d(t)＝∣i(t)-i(t+1)∣，其中i(t)和i(t+1)分别表示相邻时间戳的图像，d(t)为差异图像；

27、差异图像将会用不同颜色标识出运动物体与静止物体，若差异图像有运动物体对应的颜色出现，且对比后续差异图像运动物体对应的颜色在向外扩展，则说明有火焰运动的可能，若差异图像只有静止物体的颜色，则表明报警现场没有运动的物体，此次报警为误报。

28、进一步地，真实报警判断条件包括：

29、1、首次收到报警数据后，在其它探测器中，有一个或多个探测器有达到报警阈值的数据；

30、2、相邻时间戳的图像的rgb颜色直方图出现了某个颜色通道的的值超过日常差异范围的，且该颜色通道的值在不断变大或转为红色通道的值在不断增加；

31、3、相邻时间戳的图像的对比度纹理特征、能量纹理特征均有超出日常差异范围的增加，且后续在不断增加；

32、4、相邻时间戳的图像的差异图像中出现了运动物体对应的颜色，且在后续的差异图像中运动物体对应的颜色在向外扩展；

33、上述均符合即判断为真实报警，否则即判断此次报警为误报。

34、一种报警技术误报甄别装置，包括：数据接收模块、图像采集模块、图像预处理模块、图像数据提取模块、判断模块，所述数据接收模块用于获取报警数据和探测器的数据，并将探测器数据排序，所述图像采集模块用于获取报警现场摄像头图像信息，所述图像预处理模块用于对获取到的图像进行预处理，所述图像数据提取模块用于提取预处理后的图像中的信息，并进行初步判断，所述判断模块用于根据探测器数据和图像信息对报警数据的真伪进行甄别。

35、一种报警技术误报甄别系统，所述系统包括：

36、一个或多个存储器，用于存储指令；以及

37、一个或多个处理器，用于从所述存储器中调用并运行所述指令，执行如权利要求1至7中任意一项所述的方法。

38、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括：

39、程序，当所述程序被处理器运行时，如权利要求1至7中任意一项所述的方法被执行。

40、本发明的工作原理及有益效果为：

41、本发明在多个探测器相互配合甄别报警数据的同时，加入图像分析判断，通过报警现场的摄像头获取现场图像，先对图像进行预处理，再提取图像中的数据，将相邻时间戳的图像数据进行对比，最后结合辅助探测器数据和图像对比结果判断报警数据是否为真实报警，本发明通过上述方法对探测器报警数据进行双重甄别，有效的杜绝了探测器误报。