[发明专利]一种图像式烟雾探测系统及方法

权利要求书

1.一种用于图像式烟雾探测的系统，包括：

摄像单元，其用于捕捉图像；

图像前处理单元，其用于将捕捉到的图像处理为二值图像；

图像对比单元，包括：

烟雾静态特征识别模块，其包括用于对所述捕捉到的图像进行分类的四分类神经网络以及对经分类的图像进行有烟和无烟分类的相应的二分类神经网络，所述四分类神经网络将所述捕捉到的图像分类为镜头正常图像、镜头积灰图像、镜头起雾图像和镜头振动图像；以及

烟雾动态特征识别模块，其用于通过将所述二值图像与背景图像相减以提取边缘特征并对所提取的边缘特征进行累计来确定所述捕捉到的图像中是否有烟；

图像存储单元，其用于存储所述捕捉到的图像；以及

控制单元，所述控制单元控制以上各单元以执行相应操作，并且在所述烟雾静态特征识别模块和所述烟雾动态特征识别模块两者都判断有烟的情况下生成烟雾报警信号。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括无线传输单元，所述摄像单元通过所述无线传输单元将所述捕捉到的图像传送至所述图像前处理单元，并且所述摄像单元和所述无线传输单元一同构成被布置在烟雾流道中的微型摄像组件。

3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述无线传输单元使用蓝牙、Wi-Fi、3G、4G和5G中的至少一者。

4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述图像前处理单元还用于对所述捕捉到的图像进行去噪和灰度化。

5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，对所提取的边缘特征进行累计包括将连续多个捕捉到的图像与所述背景图像相减以确定光通量变化率、烟雾面积变化率和烟雾边缘长度变化率中的一者或多者是否大于所设定的第二阈值。

6.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述四分类神经网络还用于给出所述捕捉到的图像是镜头正常图像、镜头积灰图像、镜头起雾图像或镜头振动图像的可能性，使得所述捕捉到的图像进入具有最大可能性的相应二分类神经网络以得出有烟可能性，并且所述烟雾静态特征识别模块在所述最大可能性与所述有烟可能性的乘积大于所设定的第一阈值的情况下确定所述捕捉到的图像中有烟。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述图像对比单元还包括背景图像更新模块，所述背景图像更新模块通过以下步骤来更新所述背景图像：

设置图像计数器；

当所述图像计数器累计到阈值数量的图像时，重置所述图像计数器；

选择所述阈值数量的图像中的具有最低有烟可能性的图像，其中图像的有烟可能性来自于经由所述二分类神经网络得出的有烟可能性；以及

经由所述图像前处理单元来获得所选图像的二值图像并将其更新为所述背景图像。

8.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统进一步包括照明单元，所述照明单元采用冷光源并且基于所述捕捉到的图像是否清晰来切换灯光颜色。

9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述图像前处理单元包括图像融合模块，所述图像融合模块执行以下步骤：

将所述捕捉到的图像的所述二值图像与所述背景图像相减以得出差值图像；

使用灰度变化函数求所述差值图像整体的灰度变化率；

使用梯度函数求所述捕捉到的图像中的有烟部分的边缘并确定边缘梯度变化率；

在所述灰度变化率大于所设定的第三阈值且所述边缘梯度变化率大于所设定的第四阈值的情况下确定所述捕捉到的图像不清晰；

经由所述控制单元指示所述照明单元按照红色、黄色和蓝色切换灯光颜色以获得三张不同颜色的图像；以及

按结构相似度对这三张不同颜色的图像进行加权求和以获得融合图像用于图像对比。