[发明专利]基于仿生颜色感应模型的视频烟雾事件智能检测方法

权利要求书

1.基于仿生颜色感应模型的视频烟雾事件智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(a)从本地磁盘读入一个视频文件，支持avi/flv/mp4/rmvb/rm格式视频；

(b)使用高斯混合背景建模方法进行背景建模；具体包括以下步骤：

(b‐1)取视频开头的若干帧图像进行等权重图像混合；

(b‐2)将混合得到的图像进行高斯平滑；

(b‐3)再将图像转化为灰度图像；

(b‐4)对灰度图像进行卷积操作计算一阶x-和y-方向的图像差分，x、y为图像坐标，将x-和y-方向的图像差分结果等权重相加得到新的差分图像；

(b‐5)将差分图像转化为RGB图像；

用高斯混合模型对RGB图像进行背景建模；

(c)使用步骤(b)得到的背景模型对当前帧进行前景提取；

(d)对步骤(c)中提取的前景目标进行初步判断，利用帧差结果排除静止的前景，设定饱和度阈值去除非烟雾干扰物；

(e)在步骤(d)中对前景目标筛选完毕后，进行前景的颜色直方图统计，利用颜色直方图统计结果特征最终判断前景是否为烟雾。

2.根据权利要求1所述的基于仿生颜色感应模型的视频烟雾事件智能检测方法，其特征在于：步骤(c)包括以下步骤：

(c‐1)将当前帧图像进行高斯平滑；

(c‐2)将图像转化为灰度图像；

(c‐3)对灰度图像进行卷积操作计算一阶x-和y-方向的图像差分，将x-和y-方向的图像差分结果等权重相加得到新的差分图像；

(c‐4)将差分图像转化为RGB图像；

(c‐5)利用步骤(b)建立的背景模型对RGB图像进行前景提取，得前景图像；

(c‐6)对前景图像进行中值滤波操作；

(c‐7)再进行膨胀操作；

(c‐8)填充前景图像，只保留前景图像中最大连通域作为前景目标。

3.根据权利要求1所述的基于仿生颜色感应模型的视频烟雾事件智能检测方法，其特征在于：步骤(d)包括以下步骤：

(d‐1)记录当前帧及之前的若干帧的前景图像，将这些前景图像进行与操作，得前景相与结果图像；

(d‐2)将当前帧图像与视频第一帧图像做差，得差图像；

(d‐3)将前景相与结果图像对应差图像的部分进行平均饱和度计算，若饱和度在设定阈值之内，则初步判断为烟雾疑似物，继续进一步判断；否则判断为不是烟雾疑似物，返回读取视频下一帧处理；

(d‐4)使用帧差法对当前帧和上一帧图像做差；

(d‐5)将帧差结果和前景相与结果再进行与操作，若相与结果为空，则认为前景是静止物体，返回读取视频下一帧处理；否则继续下面步骤判断处理；

(d‐6)记录当前帧的位置，与上一个通过前述步骤判断的帧的位置进行比较，若为相邻帧，继续进行烟雾判断；否则返回读取视频下一帧处理。

4.根据权利要求1所述的基于仿生颜色感应模型的视频烟雾事件智能检测方法，其特征在于：步骤(e)包括以下步骤：

(e‐1)将通过步骤(d)判断的图像转化为灰度图像；

(e‐2)计算步骤(d)中前景相与结果对应的灰度图像的部分的颜色直方图；

(e‐3)记录当前帧及它之前的若干帧的颜色直方图，计算当前帧的颜色直方图与之前的若干帧的颜色直方图的相似性，从而确定颜色直方图是否稳定；

(e‐4)计算颜色直方图的分布宽度，确定颜色直方图是否分布较窄；颜色直方图分布宽度的计算方法是计算颜色直方图的平均值与方差之和，如果和大于设定的阈值，则认为颜色直方图分布较窄，否则不是；

(e‐5)计算颜色直方图的主要分布位置，确定颜色直方图是否偏右；

(e‐6)如果颜色直方图稳定、分布较窄且偏右，或者颜色直方图不稳定、分布不窄且不偏右，则认为检测到烟雾，进行警报；否则不是烟雾。

5.根据权利要求4所述的基于仿生颜色感应模型的视频烟雾事件智能检测方法，其特征在于，步骤(e‐5)中，颜色直方图分布位置的计算方法是统计颜色直方图中大于平均值的点的个数与这些点的坐标之和，如果坐标之和除以个数的商大于直方图宽度的三分之二，则认为颜色直方图分布靠右，否则不是。