[发明专利]一种基于多光谱特征的视频火焰检测方法

权利要求书

1.一种基于多光谱特征的视频火焰检测方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：

步骤(1)、利用YCbCr颜色空间的基于规则的火焰颜色模型提取候选的火焰区域；

步骤(2)、通过事先标定相机从单颜色通道到单光谱的辐射照度的映射，计算得到图像像素亮度值对应不同单光谱的辐射照度；

步骤(3)、通过步骤(2)得到火焰像素对应不同单光谱的辐射照度，提取火焰多光谱辐射照度特征，对火焰光谱的时空特征进行建模；

步骤(4)、构建基于径向基函数核的二分类的支持向量机，通过对步骤(3)提取的火焰光谱时空特征进行训练，得到火焰分类模型，实现基于火焰物理特征的火焰检测；

所述步骤(4)构建基于径向基函数核的二分类的支持向量机，以步骤(3)提取的火焰光谱时空特征作为输入，通过在训练集上进行五折交叉验证，寻找最优参数，然后用最优参数在训练集上训练分类器，得到火焰分类模型，实现基于真实物理特征的火焰检测方法。

2.根据权利要求1所述的一种基于多光谱特征的视频火焰检测方法，其特征在于：所述步骤(1)用于提取候选火焰区域的火焰颜色模型是一个建立在YCbCr颜色空间上的基于规则的火焰颜色模型，由于火焰是发光体，而YCbCr空间将亮度与色度分离，所以YCbCr比RGB颜色空间更适合表示火焰颜色，通过将已有的RGB空间定义的火焰颜色模型，如公式(1)(2)所示，转换到YCbCr空间，如公式(3)(4)所示，并建模火焰在YCbCr空间呈现的独有的规律，如公式(5)(6)所示，得到一个有效的火焰颜色模型，如公式(3)-(6)所示：

R≥G≥B(1)

R≥R_mean(2)

Y(x,y)>Cb(x,y)(3)

Cr(x,y)>Cb(x,y)(4)

F(x,y)=1,ifY(x,y)>Ymean,Cb(x,y)<Cbmean,Cr(x,y>Crmean)0,otjerwise---(5)]]>

Fτ(x,y)=1,if|Cb(x,y)-Cr(x,y)|≥τ0,otherwise---(6)]]>

其中，R、G、B分别是图像像素在RGB颜色空间的三个颜色分量，Y(x，y)、Cb(x，y)、Cr(x，y)分别是图像像素p(x，y)在YCbCr颜色空间的三个颜色分量，(x，y)是像素p(x，y)在图像中的位置，R_mean、Y_mean、Cb_mean和Cr_mean分别是图像所有像素的R、Y、Cb和Cr颜色分量的均值，τ是一个阈值，通过在大量数据集上进行ROC分析，综合考虑模型对有火数据集和无火数据集的分割结果，取τ＝40，保证正样本识别率高于90％，且负样本的错误率低于40％。