[发明专利]一种基于双目视觉的矿井火灾识别与火源定位方法

说明书

本发明公开了一种基于双目视觉的火灾识别与火源定位方法，主要步骤包括：采用立体匹配方法对矿井下重点监测区域安装的双目摄像机进行视觉配准，并拟合目标估计距离与实测距离的函数关系；通过深度学习模型对视频图像进行判识；当识别到火灾时，通过双目视觉计算火源与摄像机之间的估计距离，并带入估计距离与实测距离的函数关系，对火源位置进行实时定位。本发明的火灾识别与火源定位方法具有监测范围广，火灾监测实时性好，准确度高，并能够实现准确定位等优点。同时克服现有多源传感器的火灾监测装置进行矿井火灾识别时存在的误报和漏报问题，基于图像特征识别火焰方法在火场火焰特征不稳定时，直接导致火源识别率降低的问题。

技术领域

本发明涉及一种基于双目视觉的矿井火灾识别与火源定位方法，尤其是基于图像的目标检测技术、双目视觉测距技术，以及煤矿井下火灾识别技术。

背景技术

当前，在我国煤矿生产过程中的五大灾害依次是瓦斯、水、火、煤尘、顶板。根据国家安监总局的统计数据分析可知：五大煤矿灾害引起的人员伤亡事故类型中，火灾事故占比1.6％，若以死亡人数超过3人为重大事故界限，火灾事故所占比例为3.6％。物体燃烧时通常会产生烟雾，还会产生一些有害气体。煤矿开采的井下巷道一般纵深较长，空间结构复杂，一旦发生火灾，燃烧产生的烟雾会迅速在巷道内蔓延，影响人员的疏散和救援。煤矿火灾一经发生，将直接导致煤炭生产中断，造成重大的经济损失，严重情况下将引起井下人员伤亡。所以越早的发现火焰，就能越早的采取措施，及时扑灭火焰，阻止火灾蔓延，会避免重大事故的发生。因此在矿井中能够及时地识别火灾和定位火源位置对于煤炭安全生产来说至关重要。

在现阶段，煤矿井下的火灾检测主要通过设置多源传感器装置来实现关键参数的实时监测，但是这些火灾监测装置所依赖的传感器往往容易受到井下环境因素的干扰，很难实现对火情的及时监控和火源定位，且易出现误报、漏报等情况。同时，这些火灾检测装置仅能够监测传感器周围区域的火灾，无法准确估计出火源的位置。在实际的火灾检测中，利用摄像机等外部设备作为图像采集器，进行实时视频采集，同时采用图像处理技术对采集到的图像进行分析，利用矿井火灾的图像特征对采集到的视频图像进行判识，以此识别是否监视区域内发生火灾，并通过双目视觉相机准确定位火源位置。该方法与基于多源传感器装置的火焰检测方法相比，基于视觉图像的检测方法更为准确，受外界环境干扰程度较低，且能够准确定位火源位置，通过视频图像对现场灾情做出判断并指定对应的应急预案。

针对传统的火灾监测装置所依赖的传感器易受到井下环境因素的干扰，难以实现对火情的及时监控和火源定位，且易出现误报、漏报等情况；基于图像特征识别火焰方法在火场火焰特征不稳定时，直接导致火源识别率降低的问题，以及现有的火灾监测装置和视频监控系统无法准确估计火源位置的缺陷。根据煤矿井下特殊环境，本发明设计了一种通过双目视觉和深度学习框架的火灾识别和火源定位方法来进行矿井火灾的监测，使得发现矿井火灾更为迅速，准确度更高，并实现准确定位。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服上述现有多源传感器的火灾监测装置进行矿井火灾识别时存在的误报和漏报问题，基于图像特征识别火焰方法在火场火焰特征不稳定时，直接导致火源识别率降低的问题，以及提供一种能够准确估计火源位置的矿井火灾监测方法，实现矿井下的正常生产和人员安全。

本发明具体采用以下技术方案解决上述技术问题：

一种基于双目视觉的矿井火灾识别与火源定位方法，其特征在于：火灾识别与火源定位方法包括以下步骤：

步骤1：在矿井下重点监测区域安装双目摄像机，采用立体匹配方法对双目摄像机进行视觉配准；

步骤2：在摄像机监测区域内，通过双目摄像机计算不同位置处的目标估计距离，并与目标位置距摄像机的实测距离进行对比，拟合估计距离与实测距离的函数关系；

步骤3：采集摄像机监测区域内的火灾视频图像，并根据火灾视频图像提取火灾的动态特征、静态特征和深度特征；