[发明专利]一种明火检测方法、装置、设备及可读存储介质在审
申请号: | 202110218577.X | 申请日: | 2021-02-26 |
公开(公告)号: | CN112926455A | 公开(公告)日: | 2021-06-08 |
发明(设计)人: | 章家凡 | 申请(专利权)人: | 杭州品茗安控信息技术股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 张春辉 |
地址: | 310012 浙江省杭州市*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 明火 检测 方法 装置 设备 可读 存储 介质 | ||
1.一种明火检测方法,其特征在于,包括:
获取待监测区域的采集图像;
对所述采集图像进行像素二值转换,得到二值图;
对所述二值图中白色团块进行小面积剔除处理,作为主轮廓二值图;
对所述主轮廓二值图中各白色团块进行目标特征提取,得到特征值;其中,所述目标特征包括:Hu矩特征、方向向量列表特征;
将所述特征值输入至预训练的分类器中进行火焰轮廓特征分类,生成明火检测结果。
2.根据权利要求1所述的明火检测方法,其特征在于,所述目标特征中还包括:圆形度特征、正三角形度特征、方形度特征中的一种或多种。
3.根据权利要求1所述的明火检测方法,其特征在于,所述获取待监测区域的采集图像,包括:
获取待监测区域的红外采集图像;
则相应地,对所述采集图像进行像素二值转换,包括:对所述红外采集图像进行像素二值转换。
4.根据权利要求1所述的明火检测方法,其特征在于,所述分类器的训练方法包括:
分别获取黑夜以及白天中只有明火、无其他高亮物体的图像,黑夜以及白天中无明火、有其他高亮物体的图像,作为训练图像;
根据所述训练图像对所述分类器进行模型训练。
5.根据权利要求1所述的明火检测方法,其特征在于,对所述采集图像进行像素二值转换,包括:
将所述采集图像进行RGB格式转换,生成RGB图像;
对所述RGB图像进行像素灰度处理,得到灰度图;
将所述灰度图中像素值小于阈值的像素点置0,达到所述阈值的像素点置255,作为所述二值图。
6.根据权利要求1所述的明火检测方法,其特征在于,对所述二值图中白色团块进行小面积剔除处理,包括:
查找所述二值图中的白色团块;
确定所述白色团块的面积;
删除所述二值图中所述面积小于面积阈值的白色团块,作为所述主轮廓二值图。
7.根据权利要求1所述的明火检测方法,其特征在于,将所述特征值输入至预训练的分类器中进行火焰轮廓特征分类,生成明火检测结果,包括:
将所述特征值输入至预训练的SVM支持向量机中进行火焰轮廓特征分类,并将所述SVM支持向量机输出的结果作为所述明火检测结果。
8.一种明火检测装置,其特征在于,包括:
图像获取单元,用于获取待监测区域的采集图像;
二值转换单元,用于对所述采集图像进行像素二值转换,得到二值图;
轮廓剔除单元,用于对所述二值图中白色团块进行小面积剔除处理,作为主轮廓二值图;
特征提取单元,用于对所述主轮廓二值图中各白色团块进行目标特征提取,得到特征值;其中,所述目标特征包括:Hu矩特征、方向向量列表特征;
特征分类单元,用于将所述特征值输入至预训练的分类器中进行火焰轮廓特征分类,生成明火检测结果。
9.一种计算机设备,其特征在于,包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述明火检测方法的步骤。
10.一种可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述明火检测方法的步骤。
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