基于色彩饱和度与运动模式的视频火灾烟雾检测方法
2020-01-07

基于色彩饱和度与运动模式的视频火灾烟雾检测方法

本发明公开了一种基于色彩饱和度与运动模式的视频火灾烟雾检测方法,对由监控摄像机得到的视频图像,首先通过差分法提取前景运动块,然后检测前景运动块的色彩饱和度,估计运动块的方向,计算运动块的累积量和主运动方向,最后通过计算每个区域的色彩饱和度检测百分比、平均累积量和主运动方向比率组成特征向量,采用贝叶斯分类器进行判断是否为火灾烟雾。本发明色彩饱和度检测反映烟雾的色彩粗略分布,剔除大量具有鲜明色彩的前景干扰对象。分块方式的色彩检测进一步增强系统的抗干扰性。累积量表现了烟雾在阴燃点附近持续运动的特性,对于非往复运动对象具有非常好的抗干扰性能。综合运用色彩检测饱和度百分比、平均累积量和主运动比率,可以大大地降低系统误报率。

其中,W和H分别为矩形块的宽度和高度;

根据观察到的这个特点,对所获取的烟雾图像进行色彩饱和度检测。为了加快检测速度,在RGB色彩空间指定火灾烟雾的色彩分布范围,并将色彩饱和度的检测转化为火灾烟雾色彩R、G、B各通道强度值的比较分析。对于灰色到黑色变化的烟雾,其色彩分量R、G、B值彼此非常接近。换句话说,三分量中最大和最小值的差小于某一指定的阈值1\。同时,色彩的平均值I应该在给定阈值T2和T3之间变化。在一些情况下,烟雾的色彩有时呈现淡蓝色。因此,色彩分量B略微大于其他两个分量值。由此制定了一套各个像素色彩饱和度检测规则,这样处理降低了计算复杂度,色彩检测过程如下

技术领域

附图说明

实施例1:

对于每一个矩形块,保存刚刚过去时间内的块运动方向编码,即采用滑动时间窗口Wt生成块的运动方向时间序列,保留了运动时空特征,在此时间序列的基础上,统计每个块运动方向的直方图Ητ(θ),计算反映块运动持续时间长短的运动累积量特征值Fa,即

其中,W和H分别为矩形块的宽度和高度;

安装普通CCD摄像机视频监控系统或利用现有的普通视频监控系统,按照图1的方式建立视频火灾烟雾实时检测系统硬件平台。通过多路采集卡将监控现场C中的视频图像实时地采集到烟雾检测计算机A中。同时,烟雾检测计算机A可以连接必要的火灾报警装置,也可以与联动灭火装置B进行连接,以便实现联动灭火。

在上面的规则中,规则1代表烟雾色彩的灰度特性,规则2限定烟雾色彩的亮度变化范围,规则3允许色彩中含有轻微的蓝色调。根据此色彩检测规则,系统逐个象素进行分析,得到色彩饱和度检测二值图像。同时,为了降低噪声的干扰,采用上述的分块方式计算每个块通过火灾烟雾色彩检测的像素百分比F。,将此值作为该块的色彩饱和度检测特征量。如果色彩饱和度检测百分比特征量F。小于指定阈值T。,则该块视为非烟雾运动块。

1、计算机通过采集卡获取视频图像,2、通过差分得到前景运动块,3、计算每个运动块的色彩饱和度检测百分比,4、计算每个运动块的累积量和主运动方向,5、计算每个区域的彩饱和度检测百分比、平均累积量和主运动方向比率,6、根据所提取的特征进行判决,如果是火灾烟雾,给出报警信号,重新返回到第1步。