[发明专利]一种基于视频分析的烟火检测方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于视频分析的烟火检测方法，包括视频图像数据采集、视频图像预处理、前景目标提取、火焰静态特征检测、火焰动态特征检测、火焰报警决策、烟雾静态特征检测、烟雾动态特征检测、烟雾报警决策。本发明根据火焰和烟雾的多种静态和动态特征相结合的方法对烟雾和火焰同时进行检测，提高了烟火检测的准确率和稳定性，同时也降低了运算复杂度，方便硬件实现，可应用于相对复杂的环境中。

主权项

一种基于视频分析的烟火检测方法，其特征在于：包括以下步骤：（1）视频图像数据采集输入的原始视频图像数据可以是摄像机实时采集的视频，也可以是已保存好的视频文件；（2）视频图像预处理对输入的图像进行缩放、色彩空间转换预处理；（3）前景目标提取对视频帧序列进行背景建模后提取运动目标，根据混合高斯背景建模、背景统计模型、码本背景模型及背景差分法中的一种或几种方法相结合的方式进行背景建模后提取运动目标；（4）火焰静态特征检测所述火焰静态特征为火焰的颜色、亮度、饱和度特征，通过识别运动前景区域中的每个像素是否符合所述静态特征，得到每帧图像运动区域中的疑似火焰区域；（5）火焰动态特征检测所述火焰动态特征包括火焰形状变化特征、火焰面积变化特征和火焰亮度变化特征；火焰形状变化特征：通过计算运动前景区域的周长与面积之比得到运动目标的形状特征p_la，然后计算连续两帧运动前景的形状变化特征c_pla；火焰面积变化特征：通过计算相隔N帧图像的疑似火焰区域面积变化量得到火焰面积变化特征；火焰亮度变化特征：通过计算疑似火焰区域的亮度图，统计特定时间区间内连续N帧亮度图像中的相同位置的像素变化值大于设定阈值的像素个数；（6）火焰报警决策根据步骤（4）和步骤（5）所述的火焰静态特征和动态特征是否在事先设定好的阈值范围内判断是否触发火焰报警；（7）烟雾静态特征检测所述烟雾静态特征包括烟雾形状特征、烟雾颜色特征和烟雾占比特征；烟雾形状特征：通过计算运动前景区域的周长与面积之比得到运动目标的形状特征p_la；烟雾颜色特征：通过识别运动前景区域中的每个像素颜色是否符合烟雾颜色特征，得到每帧图像运动区域中的疑似烟雾区域；烟雾占比特征：通过计算每帧图像中疑似烟雾区域的面积占整个运动前景面积的比值，得到每帧图像的烟雾占比特征；（8）烟雾动态特征检测所述烟雾动态特征包括烟雾形状变化特征、烟雾亮度变化特征、烟雾面积变化特征和烟雾发烟点固定特征；烟雾形状变化特征：通过计算运动前景区域的周长与面积之比得到运动目标的形状特征p_la，然后计算连续两帧图像运动前景的形状变化特征c_pla；烟雾亮度变化特征：通过计算疑似烟雾区域的亮度图，统计特定时间区间内连续N帧亮度图像中的相同位置的像素变化值大于设定阈值的像素个数；烟雾面积变化特征：通过计算相隔N帧图像的疑似烟雾区域的面积变化量得到烟雾面积变化特征；烟雾发烟点固定特征：通过计算当前帧疑似烟雾前景图像与相隔K帧的两帧图像中相同位置同时存在疑似烟雾前景的面积占当前帧疑似烟雾前景面积的比值得到发烟点固定性特征；（9）烟雾报警决策根据步骤（7）和步骤（8）所述的烟雾静态特征和动态特征是否在事先设定好的阈值范围内判断是否触发烟雾报警。