[发明专利]一种基于视频图像处理的隧道烟雾检测装置与方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机视觉、视频监控，更具体的说，涉及到一种基于视频图像处理的隧道烟雾检测装置与方法。

背景技术

随着交通运输业的迅速发展，公路和隧道数量也在不断增长，现有的智能交通管理系统在一定程度上解决了交通安全的问题，但是对于较为封闭的隧道而言，如果出现弥漫的烟雾，将极易导致交通事故和火灾发生，从而造成人员伤亡和经济损失，因此一种有效的隧道烟雾检测装置的研究迫在敏捷。

早期的烟雾检测方案是在隧道内设置烟雾传感器。如公开号为CN1133461A的专利中，利用了光散射原理对烟雾进行报警。这类烟雾检测器的局限性在于烟雾必须要接触到检测器才能触发报警信号，也就是说，这类检测器检测烟雾的准确性和实时性很大程度地依赖于检测器的数量和安装位置，另一方面，这类烟雾检测器的灵敏度有阈值，对于较稀薄的弥漫烟雾，准确率会受到影响。

现有的烟雾检测方案是基于视频图像分析的烟雾识别技术。如通过运动特征分析（参见袁非牛.（2008年4月）.基于累积量和主运动方向的视频烟雾检测方法.中国图象图形学报），利用烟雾运动的特征进行烟雾识别；如通过烟雾的静态特征分析（参见公开号为CN101751558A的专利），利用背景建模结合对比度和平滑度等特征进行烟雾识别；如通过在检测窗中设置长时窗和短时窗检测（参见公开号为CN102163360A的专利），利用检测窗内视频图像的亮度方差特征来识别烟雾。

在实际的隧道烟雾视频分析时，基于视频图像分析的烟雾识别技术中，正如上述学报提出的基于运动特征分析的烟雾检测方法，由于差值图像二值化时阈值是固定的，运动区域检测点的提取受烟雾稀薄度的影响比较大，当烟雾比较稀薄时，无法准确地提取出运动区域检测点，以至于不能进行后期的烟雾特征分析，最终不能达到检测烟雾的目的。正如上述专利CN101751558A提出的通过烟雾的静态特征分析的烟雾检测方法，该方法对于稀薄烟雾的检测有局限性，另一方面该技术方案的实现计算量比较复杂，不能实时地处理高清视频，所以还不能商用。正如上述专利CN102163360A提出的通过设置时长窗检测烟雾的技术方法，该方法只考虑了灰度图像的亮度这一个特征，不能完全排除类似烟雾颜色及亮度的运动物体的干扰，另一方面，灵敏度参数S受环境变化的影响较大，不能自适应地改变，从而会导致漏检烟雾，最终难以保证烟雾检测的准确性。综上所述，目前迫切需要一种能检测全区域弥漫稀薄烟雾的视频烟雾检测方法及装置。

发明内容

本发明实施例的主要目的在于提供一种基于视频图像处理的隧道烟雾检测装置与方法，此装置不仅能够检测出局部动态烟雾，而且有效地弥补了常见的视频烟雾检测装置不能检测全区域弥漫烟雾的不足，明显提高了隧道烟雾检测的准确性和灵敏度。

为满足上述目的，根据本发明实施例提供的基于视频的烟雾检测装置与方法，该方法包括：

第一步骤，通过对连续的N帧图像建立背景模型，获取稳定的初始化背景图像和初始化参考图像；

第二步骤，通过当前图像减去前一帧图像得到检测图像，统计检测图像中各分块区域的检测点，统计检测点个数满足一定条件的分块区域的出现概率及分块区域的分布特性，由此对隧道环境中的疑似烟雾进行定性分类；

第三步骤，对于全区域疑似弥漫烟雾，设置固定长度T帧的滑动窗口，根据当前帧图像各分块区域频域的能量在滑动窗口中表现出的下降趋势，同时各分块区域在时域上表现出的纹理模糊趋势，判决是否为全区域弥漫烟雾；

第四步骤，对于局部疑似动态烟雾，通过当前图像减去背景图像提取前景图像，计算相邻前景图像中的感兴趣区域伸缩后的相似度，计算当前图像和参考图像中非感兴趣区域的相似度，判决是否为局部动态烟雾；

第五步骤，根据烟雾环境类型，用不同的背景更新方法实时更新背景。

按照本发明的另一个方面，提供了一种基于视频的隧道烟雾检测装置，该装置包括：

（1）背景初始化单元，通过对连续的N帧图像建立背景模型，获取稳定的初始化背景图像和初始化参考图像；

（2）全区域疑似弥漫烟雾和局部疑似动态烟雾界定单元，通过当前图像减去前一帧图像得到检测图像，统计检测图像中各分块区域的检测点，统计检测点个数满足一定条件的分块区域的出现概率及分块区域的分布特性，由此对隧道环境中的疑似烟雾进行定性分类；

（3）全区域弥漫烟雾判决单元，设置固定长度M帧的滑动窗口，根据当前帧图像各分块区域频域的能量在滑动窗口中表现出的下降趋势，同时各分块区域在时域上表现出的纹理模糊趋势，判决是否为全区域弥漫烟雾；