[发明专利]一种基于光流法的视频火灾烟雾图像识别方法

说明书

技术领域

本发明属于火灾探测技术领域，具体涉及计算机图像处理和视频火灾探测、特别涉及基于光流法的视频火灾烟雾图像识别方法。 

背景技术

可视火灾探测技术根据探测对象及识别算法的不同，可分为火焰图像探测技术和烟雾图像探测技术。其中烟雾图像识别探测技术能够较早发现火灾，实现早期火灾探测。荷兰的《模式识别期刊》(Pattern Recognition Letters，2006，27：49-58)介绍的一种基于小波变换的烟雾识别方法，根据背景图像在烟雾遮挡下边缘变模糊的特点，利用2层小波变换高频子带研究烟雾的模糊遮挡特征，小波变换能够较好地提取图像中的点奇异特征，但不能很好地提取线奇异特征，存在一定的局限性。2007年在美国奥兰多举行的阻燃和探测研究与应用大会(Suppression and Detection Research and ApplicationConference，SUPDET 2007，Orlando，Florida，March5-8，2007)上，熊子佑等提出了一种利用高斯混合模型提取烟雾运动区域，然后通过分析轮廓的不规则性来识别烟雾的方法，但是由于烟雾边缘并不明显以及噪声的影响，这种方法在复杂监控条件下的应用效果不好。中国专利公告号CN1325903C介绍的一种基于像素级的烟雾检验方法，可以通过检测监控图像的像素亮度值所在区间来识别烟雾，基于像素亮度的识别方法虽然识别速度较快，但由于很多环境物体和烟雾具有相近的色彩统计特征，因此误报相当严重。国内外现有关于可视烟雾探测技术研究已经提出的特征提取方法或产品大多采用基于像素级的研究方法，尚不能准确反应出烟雾的运动特征，仍然存在漏报、误报问题，这些系统在复杂环境下的稳定性、适应性也比较差。 

光流法是机器视觉中运动图像分析的重要方法。光流法最初是在荷兰人工智能杂志(Artificial Intelligence，17，1981，185-203)提出的。当物体运动时，在图像上对应物体的亮度模式也在运动，光流是指图像亮度模式的表观(或视在)运动。设I(x，y，t)是图像点(x，y)在时刻t的像素值，如果u(x，y)和v(x，y)是该点光流的x和y分量，假定点在t+δt时运动到(x+δx，y+δy)时，像素值保持不变，则光流约束方程可表示为： 

I(x+uδt，y+vδt，t+δt)＝I(x，y，t) 

其中δx＝uδt，δy＝vδt，由于图像中的每一点上有两个未知数：光流的x分量u和光流的y分量v，但只有一个方程，因此，只使用一个点上的信息是不能确定光流的。人们将这种不确定问题称为孔径问题。由于孔径问题的存在，因此还需要通过假设确立另外一个方程才能求解光流。根据假设方法的不同，目前的光流法大体分为梯度法、相关匹配法和时空能量法。光流法计算一般均比较复杂，计算时间比较长。 

国内外已有的研究中将光流法应用于烟雾火灾探测的极少。日本《电工协会学报》(Transactions of the Institute of Electrical Engineers of Japan，Part Dvol.124-d，no.4414-20，2004)和2003年在美国奥兰多举行的自动目标识别大会 (Conference on Automatic Target Recognition XII，APR 22-24，2003，ORLANDO，FLORIDA)公开的有关将光流法应用于森林火灾探测研究的两篇文章，前一篇中需要查找火焰区域，不能用于只有烟雾而火焰被遮挡的情况；后一篇中只是用光流计算烟雾图像的光流，并没有建立将烟雾与干扰源区别开来的特征模型；以上两篇文章中使用的光流法计算量较大，不能满足早期火灾探测的要求。 

发明内容

本发明的目的是提出一种基于光流法的视频火灾烟雾图像识别方法，通过准确提取烟雾运动特征将烟雾与干扰源区分开来，从而大大降低误报率。 

本发明基于光流法的视频火灾烟雾图像识别方法，将由监控摄像头得到的视频图像通过采集卡传给视频监控计算机进行处理：采用差分法提取前景图像并计算前景图像的角点；再计算前景图像角点的光流并进行判别，如果判别为火灾烟雾，则计算机发出指令，控制报警器发出报警信号，并控制联动灭火装置迅速启动灭火功能；如果判别为非火灾烟雾，则返回差分法步骤，继续处理下一帧图像； 

所述采用差分法提取前景图像的操作为： 

利用计算机将由监控摄像头得到的视频图像数据分解成一帧帧的图像，将第一帧作为背景图像，从第二帧开始，将背景图像与每一帧图像按照式(1)进行差分：