[发明专利]一种基于视频分析的火焰检测方法

权利要求书

1.一种基于视频分析的火焰检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据场景图像中的背景提取前景的二值图像，并根据所述前景的二值图像获得多个前景物体图像；

根据所述多个前景物体图像的红绿蓝RGB直方图的颜色特征和根据所述多个前景物体图像的尺度不变特征SIFT或加速鲁棒特征SURF进行筛选，以筛选出符合火焰特征的所述前景物体图像。

2.如权利要求1所述的火焰检测方法，其特征在于，

所述筛选包括：根据所述多个前景物体图像的RGB直方图的颜色特征并根据所述多个前景物体图像的SIFT或SURF、且根据所述多个前景物体图像的运动特性和稳定性进行筛选。

3.如权利要求1至2中任一项所述的火焰检测方法，其特征在于，进一步包括：

在根据场景图像中的背景提取前景的二值图像之前，对所述背景模型进行初始化，优选地根据实时获得的前景物体图像实时更新所述背景模型；和/或

在根据所述多个前景物体图像的RGB直方图的颜色特征进行筛选之前，对包含所述RGB直方图的颜色特征的RGB模型进行初始化；和/或

在根据所述多个前景物体图像的SIFT或SURF进行筛选之前，对包含所述SIFT或SURF的SIFT或SURF模型进行初始化。

4.如权利要求1至3中任一项所述的火焰检测方法，其特征在于，

所述筛选包括：利用支持向量机SVM进行所述筛选。

5.如权利要求1至4中任一项所述的火焰检测方法，其特征在于，

所述筛选包括：基于在包含所述SIFT或SURF的SIFT或SURF模型中的SIFT或SURF词汇表并根据所述多个前景物体的SIFT或SURF进行所述筛选；和/或，基于在包含所述RGB直方图的颜色特征的RGB模型中的RGB词汇表并根据所述多个前景物体的RGB直方图颜色特征进行所述筛选；

优选地，所述筛选包括：将所述前景物体图像的SIFT或SURF描述子与所述SIFT或SURF词汇表中的多个SIFT或SURF描述子匹配判断，以筛选出匹配成功的符合SIFT或SURF火焰特征的所述前景物体图像；和/或，将所述前景物体图像的RGB描述子与RGB词汇表里的多个RGB描述子匹配判断，以筛选出匹配成功的符合RGB火焰特征的所述前景物体图像。

6.如权利要求5所述的火焰检测方法，其特征在于，

所述匹配判断包括：利用高斯核函数进行所述匹配判断。

7.如权利要求1至6中任一项所述的火焰检测方法，其特征在于，

所述筛选包括：以SIFT或SURF模型中的SIFT或SURF词汇表中的SIFT或SURF聚类中心构建KD树并根据该KD树和所述多个前景物体的SIFT或SURF进行所述筛选；和/或，以RGB模型中的RGB词汇表中的RGB聚类中心构建KD树并根据该KD树和所述多个前景物体的RGB直方图颜色特征进行所述筛选。

8.如权利要求1至7中任一项所述的火焰检测方法，其特征在于，

所述筛选包括：根据所述多个前景物体图像的RGB直方图的颜色特征并根据所述多个前景物体图像的SIFT或SURF、且根据所述多个前景物体图像的运动特性和稳定性进行筛选；

其中所述根据所述多个前景物体图像的运动特性和稳定性进行筛选包括：在按照时间先后依次保存L个所述前景物体图像的队列中，如果所述L个前景物体图像的特征值的方差或标准差在下限值至上限值之间，则筛选出所述队列中最新的前景物体图像作为符合火焰的运动特性和稳定性的前景物体图像；

优选地，所述前景物体图像的特征值是基于所述前景物体图像的外接矩形的周长和/或面积的特征值。