[发明专利]一种基于单张图片的山火检测方法有效
申请号: | 201710099176.0 | 申请日: | 2017-02-23 |
公开(公告)号: | CN107016679B | 公开(公告)日: | 2019-10-11 |
发明(设计)人: | 张富春;郑武略;谢守辉;吴阳阳;赵付亮;李伟性;汤杰;廖鹏;袁文俊;陈浩;黄海;潘荣杰;马智;韦聪;梁伟昕 | 申请(专利权)人: | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局 |
主分类号: | G06T7/11 | 分类号: | G06T7/11;G06T7/90 |
代理公司: | 广州科粤专利商标代理有限公司 44001 | 代理人: | 黄培智 |
地址: | 510663 广东省广州*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明公开一种基于单张图片的山火检测方法,本发明的一种基于单张图片的山火检测方法,首先利用火焰区域的色调概率模型获得各个候选火焰区域,然后对这些区域进行分割,接着利用多尺度Laws能量技术分析这些所分割出来的各个候选火焰区域的红、绿、蓝三个通道信息,综合每个候选区域的这三个通道的多尺度Laws能量特征,利用支持向量机模型最终筛选出真正的火焰区域。本发明实现了火焰区域的自动检测和识别,满足实时性要求,代替了人工检测图片,大大节省了人力物力。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 单张 图片 山火 检测 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于单张图片的山火检测方法,其特征在于,包括步骤如下:步骤1,利用离线获得的火焰区域色调概率模型在给定的单张图片中检测出各个候选火焰区域;步骤2,将检测到的单张图片中的各个候选火焰区域进行分割,获得每个候选火焰区域所对应的真实原图;步骤3,利用多尺度Laws能量技术分别分析步骤2中分割出的各个候选火焰区域真实原图中的红、绿、蓝三个通道信息,获得这些候选火焰区域真实原图的三个通道的多尺度Laws能量特征;步骤4,将步骤3中获得的每个候选火焰区域真实原图的三个通道的多尺度Laws能量特征输入给离线训练好的支持向量机模型,如果是真实火焰区域,则输出1,否则输出0,从而筛选出真正的火焰区域;在步骤1中,所述离线获得火焰区域的色调概率模型采用如下方法建立模型:第A1步:利用人工方式分割各个火焰区域;第A2步:将各个火焰区域由其他格式转化成HSV格式;第A3步:对于各个火焰区域每个像素的色调H分量进行统计,获得H分量的颜色直方图f(H),其中H∈{0,1,2,R‑1},R表示色调的色级,R等于256;第A4步:对于f(H)进行归一化,即f(H)/S再赋值给f(H),此时f(H)就是火焰区域的色调概率模型,其中S=∫f(H)dH;在步骤1中,检测出各个候选火焰区域的具体方法为:第B1步:将当前给定的单张彩色图片转化为HSV格式;第B2步:对于当前所给定的已经转化为HSV颜色空间的单张图片中的每个像素,考察其H分量,并利用火焰区域色调概率模型f(H),将每个像素H值所对应的f(H)赋给每个像素,从而获得该单张图片的火焰色调概率图;第B3步:设置阈值以确定候选火焰区域,所述阈值包括两个:一个是概率阈值fT=0.5,另一个是面积阈值ST,即当概率值f>fT的聚集像素面积大于ST时,才算作一个候选火焰区域,所述面积阈值ST≥500;在步骤2中,获得每个候选火焰区域的真实原图具体步骤如下:第C1步:将获得的各个候选火焰区域作为掩膜,即将各个候选区域中的像素设置为1,其余像素设置为0;第C2步:对于当前给定的单张彩色图片,将所对应的掩膜中设置为1的原始像素挑选出来,这样就得到了所有的候选火焰区域的真实原图;在步骤3中,获得各个候选火焰区域的真实原图的三个通道的多尺度Laws能量特征具体步骤如下:第D1步:将每个候选火焰区域的真实原图的R、G、B三个通道分别独自成像的区域A(R)、区域A(G)、区域A(B);第D2步:计算每个候选火焰区域的真实原图的像A(R)、像A(G)、像A(B)的3个平均值μ(A(R))、μ(A(G))、μ(A(B)),其中![]()
![]()
在这3个公式中,R(i,j)、G(i,j)和B(i,j)分别表示区域A(R)、区域A(G)和区域A(B)中的红、绿、蓝像素的颜色值,|A(R)|、|A(G)|、|A(B)|分别表示区域A(R)、区域A(G)和区域A(B)中像素的数量;第D3步:利用Laws能量对于每个候选火焰区域的真实原图的区域A(R)、区域A(G)、区域A(B)分别计算3个尺度上的平均Laws能量,于是可以获得L1(A(R))、L2(A(R))、L3(A(R))、L1(A(G))、L2(A(G))、L3(A(G))、L1(A(B))、L2(A(B))、L3(A(B))共9个平均Laws能量值,其中![]()
![]()
在这3个公式中,![]()
![]()
其中S1、S2、S3分别表示尺度1、尺度2、尺度3中分块的像素数量,Ri,j(k,l)表示在相应分块(i,j)中各个像素的红色分量值,μ(i,j)表示相应分块(i,j)中各个像素的红色分量值的平均值;其中,尺度1每个分块最小是10×10,尺度2每个分块是尺度1每个分块的4倍,尺度3每个分块是尺度1每个分块的9倍;对于区域A(G)、区域A(B)上的3个尺度上的平均Laws能量L1(A(G))、L2(A(G))、L3(A(G))、L1(A(B))、L2(A(B))、L3(A(B))的计算类似于红色分量的计算公式;第D4步:将每个真实火焰区域的区域A(R)、区域A(G)、区域A(B)的3个平均值和9个多尺度平均Laws能量组成一个12维判别向量V=(μ(A(R))、L1(A(R))、L2(A(R))、L3(A(R))、μ(A(G))、L1(A(G))、L2(A(G))、L3(A(G))、μ(A(B))、L1(A(B))、L2(A(B))、L3(A(B)))。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局,未经中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201710099176.0/,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:嗅探式可定位对讲机
- 下一篇:一种基于显著性检测的害虫图像背景去除方法