[发明专利]一种基于紫外、双目视觉的综合火焰检测方法

权利要求书

1.一种基于紫外、双目视觉的综合火焰检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，通过紫外、双目视觉复合火焰探测器对监测环境进行实时探测，紫外传感器对火焰紫外光谱进行检测，在异常情况下，触发视频相机进行抓拍，获得当前环境图像数据；

S2，对获得的环境图像数据进行图像分析，使用运动检测；基于区域生长结合HSI颜色模型，对疑似火焰区域图像进行分割；再通过火焰特征检测对疑似火焰区域做判断；根据相机参数，双目视觉重建，得到火焰实际面积和距离；

S3，通过火焰的实际面积和距离，对火焰当前时刻和整个燃烧过程的火焰等级进行判断。

2.根据权利要求1所述的基于紫外、双目视觉的综合火焰检测方法，其特征在于，所述S2包括：

S2-1，运用背景差分运算进行运动检测，去掉图像中的静态干扰源；

S2-2运用区域生长结合HSI颜色模型对图像分割，得到图像中的疑似火焰区域；

S2-3，利用火源的闪烁特性，利用近似火焰颜色区域的面积变换，对疑似火焰进行识别和判定；

S2-4，利用火源的非圆特性，利用区域的圆度计算，去除图像中的类似与车灯的圆形动态干扰源，得到最终的火源区域；

S2-5，根据相机参数，双目重建，得到火焰实际面积和距离。

3.根据权利要求2所述的基于紫外、双目视觉的综合火焰检测方法，其特征在于，所述S2-1中运动检测包括：

在进行背景模型建立时，通常选用最大和最小灰度值以及最大时间差分值这三个参数进行模型的参考；在进行背景建模采用MOG2算法建立背景图像；建立好背景图像后，将当前帧与背景图像做差分运算，对图像的运动区域进行分割，得到分割图像；算法如下：

I_k(i,j)＝b′_k(i,j)+m_k(i,j)+n_k(i,j)

d_k(i,j)＝I_k(i,j)-b_K(i,j)

其中I_k(i，j)是当前图片的在二维坐标平面下(i，j)位置处的像素信息，b’_k(i，j)是当前背景图像在(i，j)位置处的像素信息，m_k(i，j)代表运动物体在(i，j)位置处的像素信息；n_k(i，j)代表图像中的噪声信息，d_k(i，j)为前景图像的像素信息，b_K(i,j)为背景信息。

4.根据权利要求2所述的基于紫外、双目视觉的综合火焰检测方法，其特征在于，所述S2-2中图像分割包括：

对图像进行分割，采用区域生长结合HSI颜色模型对疑似火焰区域进行分割；区域生长法图像分割是根据像素的相似性和连通性来对图像进行类聚的算法，通过设定若干种子点，依次判断种子点四邻域或八邻域的像素点和种子点是否相似，若相似则加入种子点集合，直到种子点集合为空；

区域生长结合HSI颜色模型，通过HSI颜色模型对疑似火焰区域进行判断，将此区域的像素点作为种子点，再通过区域生长算法完成对疑似火焰区域的分割。

5.根据权利要求2所述的基于紫外、双目视觉的综合火焰检测方法，其特征在于，所述S2-3中火焰动态特征检测包括：

使用计算相邻时刻火焰面积发生变化的情况，从而确定火焰的闪烁频率；算法如下：

DP_t＝(A_t+1-A_t)×(A_t-A_t-₁)(t∈[1,N-2])

其中DP_t是相邻帧面积差之积，A_t-1、A_t、A_t+1是相邻3帧的连通域面积，N为1秒内视频总帧数；通过DP_t的值能够判断在此时间段内检测区域的面积是否发生变动，当DP_t的值符合设定的阈值时，即面积发生变化，闪烁频率加1。