[发明专利]一种室内场景火苗检测方法

摘要

本发明公开了一种室内场景火苗检测方法，属于可见光图像和视频处理等应用领域，解决现有技术中对是否存在可能引起火灾的初期火焰、小火苗难以精确检测和跟踪的问题。本发明以可见光图像的颜色空间转换和分割为基础，结合火苗的形态学特征进行判别，由于火苗图像在YCbCr颜色空间中的分量通道具有明显的梯度强度和梯度分布特征，利用支持向量机对其HOG特征进行学习和识别，在动态视频中通过瞬时性的帧间差分以及质心漂移算法实现火苗目标的跟踪。通过大量室内火苗图像和视频样本测试表明，本方法较于传统方法识别率高、检测速度快、虚警率低且可靠性高。本发明是针对初期火焰、小火苗等的检测和跟踪。

主权项

1.一种室内场景火苗检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、输入待检测的视频，提取视频的各帧图像并进行降噪、增强对比度预处理操作；步骤2、将预处理后的各帧图像使用帧间差分法获取差分图像，得到提高分辨率的兴趣区域(ROI)；步骤3、提取兴趣区域(ROI)，对兴趣区域进行YCbCr颜色空间转化，并对YCbCr颜色空间转化后的兴趣区域的三个分量通道进行阈值分割，将各个分割结果进行叠加，得到目标二值化图像，若目标二值化图像不存在显著差异区域，则判定无火苗目标出现，反之转到步骤4；步骤4、对步骤3中得到的二值化图像进行形态学判定，即对火苗目标的面积、斜率和圆形度进行判定，根据形态学判定结果，确定最佳目标区域，若没有符合条件的目标区域，则判定无火苗出现，反之转到步骤5；步骤5、选取步骤4中得到的目标区域所对应的步骤3中的兴趣区域(ROI)，将该兴趣区域(ROI)转换得到三个分量通道的梯度方向直方图(HOG)特征，通过提前经过样本训练的分类器对梯度方向直方图(HOG)特征进行火苗目标识别，并对本次检测的梯度方向直方图(HOG)特征进行学习；步骤6、当检测到火苗目标后，标记目标区域，运用质心漂移算法对火苗目标在下一帧图像中进行跟踪；步骤7、将存在有火苗目标的各帧图像还原为视频形式输出检测结果。