[发明专利]一种基于人工智能的火灾烟气图像识别方法

说明书

本发明公开了一种基于人工智能的火灾烟气图像识别方法，包括以下步骤：启动系统；通过计算机读取视频图像数据；通过计算机分析得到烟气图像；将烟气图像在HIS模型中进行分割，并提取目标图像的青灰色分量及轮廓；利用图像预处理技术分析烟气图像以及干扰图像的特征；再将烟气轮廓的圆形度作为火灾的识别依据，如果判别为火灾烟雾，则计算机发出指令，控制报警器发出报警信号，并控制联动灭火装置迅速启动灭火功能；如果判别为非火灾烟雾，则返回第二步，计算机继续读取视频图像数据。有益效果：本发明方法能够准确的反映烟雾运动特征，使结果受相同像素的影响较小，可大大降低误报率，能够快速准确地实现火灾烟雾探测功能。

技术领域

本发明涉及火灾探测技术领域，具体来说，涉及一种基于人工智能的火灾烟气图像识别方法。

背景技术

可视火灾探测技术根据探测对象及识别算法的不同，可分为火焰图像探测技术和烟雾图像探测技术。其中烟雾图像识别探测技术能够较早发现火灾，实现早期火灾探测。

专利号为CN02812437.5的专利文献公开了一种基于像素级的烟雾检验方法，可以通过检测监控图像的像素亮度值所在区间来识别烟雾，基于像素亮度的识别方法虽然识别速度较快，但由于很多环境物体和烟雾具有相近的色彩统计特征，因此误报相当严重。

综上所述，如何能够降低误报率是目前急需解决的技术问题。

发明内容

本发明的技术任务是针对以上不足，提供一种基于人工智能的火灾烟气图像识别方法，来解决如何降低误报率的问题。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于人工智能的火灾烟气图像识别方法，包括以下步骤：

启动系统；

通过计算机读取视频图像数据；

通过计算机分析得到烟气图像；将烟气图像在HIS模型中进行分割，并提取目标图像的青灰色分量及轮廓；

利用图像预处理技术分析烟气图像以及干扰图像的特征；

再将烟气轮廓的圆形度作为火灾的识别依据，如果判别为火灾烟雾，则计算机发出指令，控制报警器发出报警信号，并控制联动灭火装置迅速启动灭火功能；如果判别为非火灾烟雾，则返回第二步，计算机继续读取视频图像数据。

进一步的，所述视频图像采集通过安装在被监控区域的监测摄像头完成，且视频图像数据通过数据采集卡或硬盘录像机传到视频监控计算机。

进一步的，火灾的识别依据为圆形度大于3的图像判定为火灾烟气图像，圆形度小于3的图像判定为非火灾烟气图像。

进一步的，所述目标图像的青灰色分量及轮廓的提取算法包括：

选择基准点，逐个扫描图像像素点X，得到对应像素点的R、G、B分量和色调H，保留色调H在175~185之间的点，并计算所保留点的α值，只要α在0~20之间的点就可以作为基准点A；

基准点的归一化，对选为基准点的A的像素点进行归一化；

计算基准点的HIS值，求出归一化的像素点的最小值和最大值，计算此点的HIS值；

计算下一个像素点的HIS值，继续扫描图像的下一个像素点B，计算此点的亮度、饱和度和色调的值；

计算AB两点之前的空间距离；