[发明专利]一种基于视频图像的火灾检测方法及其火灾检测装置

摘要

本发明提供一种基于视频图像处理的火灾检测方法及其火灾检测装置，火灾检测装置包括火灾视频采集模块、火灾检测模块、火灾分析模块、火灾判断模块以及火灾报警模块。火灾检测方法通过更新背景、构建火焰颜色特征信息和提取火焰特征等方式进行火灾预警。更新背景模型能够在一定程度上过滤掉光照、“鬼影”等情况的影响，并且通过构建火焰颜色特征信息获取“可疑火焰区域”，最后根据设定的特征匹配规则再次进行确认并进行火灾预警。本发明专利综合了火焰的纹理和空域等特征信息，并提出了使用对提取到的四个火焰特征进行线性融合的方法对火焰进行再次鉴别，在保证正确检测率的基础上，降低了虚假报警率。

主权项

一种基于视频图像的火灾检测方法，其特征在于：其包括以下步骤：S1、通过获取的视频图像，输入视频序列，构建背景更新模型，检测所述视频图像中的运动区域，通过二值化运算以及形态学操作统计当前视频图像中的运动区域，去除图像中的噪声点，获取如下运动区域：$T_i^c\left(m\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& \mathrm{if}|x_i^c\left(m\right)-x_t^c\left(m\right)|\<T_r\\ 0& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.$$B_t\left(m\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& \underset{i=1}{\overset{i=n}{\mathrm{\Σ}}}{T}_i^c\left(m\right)>=T_n\\ 0& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.$其中T_r为常量，为当前视频帧，为背景帧样本，n是背景帧样本的数目，T_n的取值与n相关，其值可以表示为T_n～cnT_r，c为一个常量，B_t即为获取到的运动区域；S2、在S1步骤的基础上，构建火焰在RGB颜色空间和HSI颜色空间的特征模型，并提取火焰在所述RGB颜色空间和所述HSI颜色空间中火焰颜色特征信息，从而得到可疑火焰区域；S3、在S2步骤的基础上，对得到的可疑火焰区域进行空域和频域上的分析，并提取火焰燃烧时的特征信息；S4、在S3步骤的基础上，对提取得到的火焰燃烧时的特征信息进行加权融合，并根据参数数值判断是否存在火焰。