[发明专利]获取火灾等级信息的方法及装置有效
申请号: | 201210540250.5 | 申请日: | 2012-12-13 |
公开(公告)号: | CN103065413A | 公开(公告)日: | 2013-04-24 |
发明(设计)人: | 夏先智;傅永财;应放;郑扬飞;王志坚;何岩;胡春波;郭彦义;刘玉龙;葛洁 | 申请(专利权)人: | 中国电子科技集团公司第十五研究所 |
主分类号: | G08B17/00 | 分类号: | G08B17/00 |
代理公司: | 北京市京大律师事务所 11321 | 代理人: | 黄启行;方晓明 |
地址: | 100083 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 获取 火灾 等级 信息 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及消防安全技术,尤其涉及一种获取火灾等级信息的方法及装置。
背景技术
消防行业中,在发生火灾时,对火灾等级的估计及判断直接决定了消防部门出动救援力量的大小以及行动的速度。判断的火灾等级越大,消防部门出动救援力量也就越大,行动的速度也越快。如果错误地低估了火灾等级的大小,从而导致现场救援力量不足,疏散不及时,将对人民群众的生命和财产安全产生重大威胁。
为了对火灾等级进行较为准确的估计,现有技术提出了一种基于图片或视频的火灾内容分析系统,用于辅助火灾探测和报警,该火灾内容分析系统一般利用现场部署的摄像头进行现场摄像,并通过智能图像分析技术检测摄像得到的图片中是否包含有火焰或烟雾,如果检测到火焰或烟雾产生,则触发火警报警器,在接收到报警信号后,根据获取的图片进行人工分析、识别,确定火灾等级,从而确定消防部门出动救援力量的大小以及行动的速度。
由上述可见,现有的火灾内容分析系统,只能针对摄像得到的图片,判断图片中是否包含有火焰和烟雾来确定是否触发火警报警,并通过人工的方式确定火灾等级,而不能自动判断出现场火灾的等级,也没能给出具体的现场信息,仍然需要人工进行火灾等级的分析、判断,并协调进行火灾救援,不仅使得火灾救援所需的时间较长,火灾救援效率低;而且,人工分析往往受限于个人经验、情绪等,容易判断失误,可能造成不可挽回的损失,进一步降低了火灾救援效率。
发明内容
本发明的实施例提供一种获取火灾等级信息的方法,提高火灾救援效率。
本发明的实施例还提供一种获取火灾等级信息的装置,提高火灾救援效率。
为达到上述目的,本发明实施例提供的一种获取火灾等级信息的方法,包括:
获取火灾现场图像;
根据获取的图像进行对象识别;
根据识别出的对象,进行图像特征信息提取;
根据图像特征信息,获取对象实际参数信息;
根据对象实际参数信息以及预先设置的火灾等级划分策略,确定火灾等级并输出确定的火灾等级信息。
其中,通过现场摄像头获取所述火灾现场图像,或通过上传获取所述火灾现场图像,或通过手工录入获取所述火灾现场图像。
其中,所述对象识别包括:火焰识别、烟雾识别、人群识别和建筑物识别。
其中,所述根据获取的图像进行对象识别包括:
通过图像对比技术,将获取的图像与预先存储的正常状态时的现场图像进行对比,识别出获取的图像中包含的可疑异物;
提取图像中包含的可疑异物的颜色特征,与预先获取的火焰、烟雾和人群的颜色特征进行匹配,确定图像中包含的可疑异物为火焰、烟雾或人群。
其中,所述根据获取的图像进行对象识别包括:
通过图像对比技术,将获取的图像与预先存储的正常状态时的现场图像进行对比,识别出获取的图像中包含的可疑异物;
根据获取的图像的地理信息系统坐标信息以及拍照时的偏转方向信息,进行图像坐标计算,确定可疑异物是否为建筑物。
其中,所述进行图像特征信息提取包括:
采用图像分割算法对从图像中识别出的对象进行分割处理,获取分割的对象,再对分割的对象进行图像特征信息提取。
其中,所述图像特征信息包括:火焰特征信息、烟雾特征信息、建筑物特征信息以及人群特征信息。
其中,所述火焰特征信息包括:面积信息、长度信息、宽度信息以及轮廓拟合曲线信息。
其中,所述根据图像特征信息,获取对象实际参数信息包括:
根据获取的摄像头的GIS坐标信息,建立三维的坐标空间;
根据图像特征信息,将火焰、烟雾、建筑物分别映射到建立的三维坐标空间;
从预先存储的建筑物库中查询获取与GIS坐标信息相匹配的现场建筑物信息;
以匹配得到的建筑物为参考物,确认火焰、烟雾的实际参数,获取着火点位置信息。
其中,所述根据图像特征信息,获取对象实际参数信息包括:
计算案例库中图像特征信息与获取的图像特征信息的相似度;
根据最小的相似度,对图像特征信息进行修正,作为当前图像中对象的实际参数信息。
其中,所述方法进一步包括:
在救火完成后,根据现场救援情况,对火灾等级信息以及对象实际参数信息进行修正,并存储到案例库。
一种获取火灾等级信息的装置,该装置包括:图像输入模块、对象识别模块、特征提取模块、分类模块以及分析处理模块,其中,
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