[发明专利]基于红外和可见光视频融合的林区烟火检测方法及其检测系统

说明书

本发明提供一种基于红外和可见光视频融合的林区烟火检测方法，包括S1：分别采集并存储林区的红外视频图像和可见光视频图像；S2：利用改进的分数阶微分法对所述红外视频图像和所述可见光视频图像进行融合，得到融合图像；S3:对所述融合图像进行计算，确定具体的森林火灾区域。同时本发明还提出一种林区烟火检测系统，包括：数据采集模块，包括红外采集子模块和可见光采集子模块，分别用于采集并存储林区的红外视频图像和可见光视频图像；图像融合模块，利用改进的分数阶微分法对所述红外视频图像和所述可见光视频图像进行融合，得到融合图像；火灾检测模块，通过对所述融合图像进行计算以确定具体的森林火灾区域。

技术领域

本发明涉及森林防护及监控技术领域，特别涉及一种能够快速准确地定位森林火灾的林区烟火检测方法及其检测系统。

背景技术

森林火灾目前已成为一个全球性的问题，为减少森林火灾的损失，世界各国非常重视林火检测技术的研究，提高林火检测技术是做好防火工作的前提。

传统森林火灾监测技术主要通过电子设备与人工相结合的方式得以实现，其通过地面人力和飞机巡航监测的方法不仅费用很高，而且工作相当繁杂，尤其对森林盲区的检测精确度很低，随着计算机技术和图像分析技术的快速发展，可以通过利用视频图像信息准确的监测火灾，使火灾探测方式向图像化及智能化发展。将图像分析技术应用到林业的火灾监测中是利用摄像头对森林现场进行实时监控，定时想服务器传入监控图像后对其进行处理和分析，由图像得出的结果判断是否发生火灾，将大火扼杀在萌芽状态。

可见光视频能够提供场景中清晰的细节，丰富的颜色和纹理信息等，能够很好的反映出森林火灾发生阶段的烟和火焰特征；在红外视频中，物体温度越高发射的红外辐射能越多，因此物体在从正常工作温度上升到燃点的过程中，向外辐射的红外线的功率将发生很大的变化，根据探测到的物体的辐射能的大小，经系统处理转变为目标物体的热图像，以灰度级或伪彩色显示出来后能较好的展现森林火灾特征。在森林火灾监测中红外和可见光数据有各自的优缺点，因此如何将两种图像数据融合在一起，在发挥其各自优点的同时又能规避缺点，是计算机视频分析技术在林区火灾监测应用中亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于将现有的可见光视频检测与红外视频检测技术相融合，提供一种能够快速准确地定位森林火灾的林区烟火检测方法及其检测系统。

本发明首先提供一种基于红外和可见光视频融合的林区烟火检测方法，包括以下步骤：

S1：分别采集并存储林区的红外视频图像和可见光视频图像；

S2：利用改进的分数阶微分法对所述红外视频图像和所述可见光视频图像进行融合，得到融合图像；

S3:对所述融合图像进行计算，确定具体的森林火灾区域。

根据本发明提出的基于红外和可见光视频融合的林区烟火检测方法，其中，所述步骤S2包括：

S21：通过改进的Tiansi模板T扫描所述红外视频图像和可见光视频图像，计算所述红外视频图像和可见光视频图像的分数阶微分值；

计算分数阶微分的公式为：

其中，D为分数阶微分值，v为微分阶数，其经验值为0.1，P为包括所述红外视频图像和可见光视频图像的原始图像的像素矩阵；所述改进的Tiansi模板T为：

S22：将同一位置处红外视频图像和可见光视频图像的分数阶微分值作为衡量图像信息的重要程度，并利用所述分数阶微分值得到权重系数W_A和W_B：

W_B＝1-W_A

其中A和B分别为红外视频图像和可见光视频图像的像素矩阵；