[发明专利]一种基于光流法的视频火灾烟雾图像识别方法无效
申请号: | 200810023147.7 | 申请日: | 2008-07-15 |
公开(公告)号: | CN101339602A | 公开(公告)日: | 2009-01-07 |
发明(设计)人: | 张永明;于春雨;袁非牛;方俊;王进军 | 申请(专利权)人: | 中国科学技术大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G08B17/10 |
代理公司: | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 | 代理人: | 汪祥虬 |
地址: | 230026*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于光流法的视频火灾烟雾图像识别方法,特征是通过计算机对由监控摄像机得到的视频图像提取烟雾运动区域角点的光流,通过计算前景图像中所有角点光流速度大小组成数组的平均值和方差及光流速度方向组成数组的平均值和方差,根据设定阈值判断是否为火灾烟雾,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,则返回到最初的步骤。采用本发明方法既能够准确的反映烟雾运动特征,使结果受光线干扰和相同像素的影响较小,又能够减少运算量,提高了实用性;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。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 光流法 视频 火灾 烟雾 图像 识别 方法 | ||
【主权项】:
1、一种基于光流法的视频火灾烟雾图像识别方法,将由监控摄像头得到的视频图像通过采集卡传给视频监控计算机进行处理:采用差分法提取前景图像并计算前景图像的角点;再计算前景图像角点的光流并进行判别,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,则返回最初的步骤;所述采用差分法提取前景图像的操作为:利用计算机将由监控摄像头得到的视频图像数据分解成一帧帧的图像,将第一帧作为背景图像,从第二帧开始,将背景图像与每一帧图像按照式(1)进行差分:
式中(x,y)为以图像长方向为x轴,宽方向为y轴建立的坐标系中像素点的坐标,X(x,y)为前景图像,j代表背景帧,k代表当前帧,I(x,y,j)为背景帧点(x,y)的像素值,I(x,y,k)为当前帧点(x,y)的像素值,T是阈值;按照式(2)更新背景图像I(x,y,j):I ( x , y , j ) = aI ( x , y , k ) + ( 1 - a ) X ( x , y ) if X ( x , y ) = 0 I ( x , y , k ) if X ( x , y ) = 1 - - - ( 2 ) ]]> 式中α是常数,0<α<1;如果差分结果图像X(x,y)中点(x,y)的像素值为0,则更新背景图像中(x,y)点的像素值I(x,y,j),如果差分结果前景图像X(x,y)中点(x,y)的像素值为1,则不进行操作,像素值为1的图像部分称为前景图像;接着计算前景图像X(x,y)的角点:先查找前景图像的角点,对于图像中每个像素计算其横向变化梯度Ix(x,y)和纵向变化梯度Iy(x,y):I x ( x , y ) = I ( x + 1 , y ) - I ( x - 1 , y ) 2 , - - - ( 3 ) ]]>I y ( x , y ) = I ( x , y + 1 ) - I ( x , y - 1 ) 2 - - - ( 4 ) ]]> 计算空间梯度矩阵G = Σ x = p x - ω x p x + ω x Σ y = p y - ω y p y + ω y I x 2 ( x , y ) I x ( x , y ) I y ( x , y ) I x ( x , y ) I y ( x , y ) I y 2 ( x , y ) - - - ( 5 ) ]]> 该空间梯度矩阵G为二维矩阵,具有两个特征值,设第一特征值为λ1,第二特征值为λ2,则设最小特征值为λm=min(λ1,λ2),整张图像中的最大特征值λmax=max(λm(x,y)),即整张图像中的最大特征值λmax为整张图像中各个像素点的最小特征值λm的最大值;设特征值的阈值λ0=0.1λmax,则保留最小特征值λm>λ0的所有像素点;对于以上得到的像素点,在图像中所有任意长为3个像素、宽为3个像素的9点窗口中,只保留最小特征值λm最大的点;由以上步骤最后得到的点即为前景图像的角点;其特征在于:所述计算前景图像角点的光流并进行判别的操作为:计算上述得到的每一个角点的光流,并满足以下光流约束方程:Ixu+Iyv+It=0 (6)其中I x = ∂ I ∂ x ]]>I y = ∂ I ∂ y ]]>I t = ∂ I ∂ t ]]>u = dx dt ]]>v = dy dt ]]> 式中I为图像的像素值,u表示光流x方向分量,v表示光流y方向分量;再计算光流速度大小和和方向的平均值和方差,并与预先设定的阈值进行比较从而给出报警判定,操作为:设角点的光流向量d,其大小为|d|,其方向角为θ,按照式(7)和式(8)计算所有角点光流速度大小组成的数组的平均值和方差以及所有角点光流速度方向组成的数组的平均值和方差:| d | ave = 1 A Σ i = 0 A | d ( x , y ) | , S | d | 2 = 1 n [ ( | d 1 | - | d | ave ) 2 + ( | d 2 | - | d | ave ) 2 + · · · + ( | d n | - | d | ave ) 2 ] - - - ( 7 ) ]]>θ ave = 1 A Σ i = 0 A | θ ( x , y ) | , S θ 2 = 1 n [ ( θ 1 - θ ave ) 2 + ( θ 2 - θ ave ) 2 + · · · + ( θ n - θ ave ) 2 ] - - - ( 8 ) ]]> 其中速度方向采用弧度值表示;对上述计算结果按照以下方式设定阈值:设烟雾图像计算得到的光流速度大小组成数组的方差为S1|d|2和光流速度方向组成的数组的方差为S1θ2,干扰源图像计算得到的光流速度大小组成数组的方差为S2|d|2和光流速度方向组成的数组的方差为S2θ2,设定2个阈值M和N分别满足S2|d|2<M<S1|d|2和S2e2<N<S1e2,当视频图像计算结果S|d|2>M和Sθ2>N时,满足判别条件;光流速度方向组成的数组的平均值θave满足0<θave<2π时,满足判别条件;当计算结果S|d|2、Sθ2和θave同时满足判别条件时,判定为火灾烟雾,否则判定为非火灾烟雾。
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