[发明专利]一种降低森林火灾预警误报率的方法

说明书

本发明公开了一种降低森林火灾预警误报率的方法，属于计算机视觉领域，该方法主要包括两部分，一部分是用于消除虚假报警的图像语义上下文环境的构建，包括：监控区域的全景像素信息数据库Dp和图像场景语义数据库Ds的建立，另一部分是对预警信息进行虚假消除。本发明较好地消除了虚假报警，有效地降低了系统的误警率，大幅度提高了火灾预警的准确率。

技术领域

本发明属于计算机视觉领域，涉及一种降低森林火灾预警误报率的方法。

背景技术

目前在使用带有电动云台的摄像头进行森林火灾监控的场景中，通常都是由前端摄像头进行可见光视频和热红外视频信息的采集，火灾预警信息的产生流程往往都是首先设定一个以红外成像参数标定的阈值，然后当当前帧的红外视频信息中有像素的数值超过预先设定的阈值时，则系统发出报警。这种方法的优点是所有超过设定阈值的异常情况基本上都可以检测出来，由于火焰的温度一般都在设定的阈值以上，所以可以保障在热红外监控下所有的火灾场景都不会被遗漏。其缺点是，可能会产生大量虚假的报警，例如当摄像头区域包含部分天空而此时太阳又恰好在该区域，则系统会不断的产生报警。另外，工厂中的机器、马路上行驶的汽车、村庄中人们使用的各种热源等都会产生这些虚假报警。

对图像进行语义标注是近年来计算机视觉领域的研究热点之一。对图像进行语义标注有人工、半人工以及计算机自动完成等方式。目前的研究主要集中在对图像进行自动标注上。图像上下文环境理解也是计算机视觉领域的研究热点之一，对计算机视觉的应用具有重要影响，比如在一幅图像中汽车出现在马路这个上下文环境中是正常的，但是当汽车出现在天空这个上下文环境中则是异常事件；一般文本环境下，如图像或视频编码中，上下文信息的获取是比较简单的，只要得到相邻像素的像素值即可，但是在图像中就必须通过分割、识别等获取图像上下文信息。考虑到本发明应用的场景，一般一个电动云台摄像头覆盖的检测范围基本上都是固定的，因此不必通过计算机自动标注，使用人工在全景拼接完成后标注一次即可。这些标注的区域及其对应的规则就构成了检验报警是否虚假的图像上下文环境。相关研究在森林火灾视觉监控系统中尚未见报道。

发明内容

针对现有技术中存在的上述技术问题，本发明提出了一种一种基于图像语义上下文环境降低森林火灾预警误报率的方法，设计合理，克服了现有技术的不足，具有良好的效果。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于图像语义上下文环境降低森林火灾预警误报率的方法，该方法步骤如下：

步骤1：启动用于森林防火监控的摄像头，获得的所监控区域的全景场景图，并进行预处理，获得监控区域中不同场景的标注，形成火灾误警消除的图像语义上下文环境。

所述步骤1具体包括如下步骤：

步骤1.1：按特定方法获得当前监控区域的全景场景图像，记录全景图像每一个像素点对应的采集参数，包括焦距、水平方位角和垂直方位角，其中焦距来自于摄像头，水平方位角和垂直方位角取自于云台，以云台的正北方向和水平方向对应的中心像素点作为起始零度点，确定全景图像上每一个像素点的水平方位角和垂直方位角,并将这些信息写入全景像素信息数据库Dp；

步骤1.2：在全景场景图像中由人工划定不同区域，包括：天空、湖泊、河流、马路、铁路、村庄、工厂等，并将不同区域的名称及其范围保存至图像场景语义数据库Ds。

步骤1.3：为图像场景语义数据库Ds各种不同区域设置相应的行为规则如村庄区域在早中晚饭时间会有明显的烟雾，在天空区域太阳在不同时间段可能出现的区域位置等。

步骤2：对所需监控区域进行监控，获取当前监控帧，如果当前有预警信息则进入步骤3，否则继续进行监控。

步骤3：如果有预警信息，则将相关信息与图像语义上下文环境信息进行对比，消除虚假报警。所述步骤(3)具体包括如下步骤：