专利名称：基于视频帧图像的火焰检测方法
技术领域：
本发明涉及火灾检测，尤其涉及ー种基于视频帧图像的火焰检测方法。
背景技术：
随着经济的不断发展，人们对火灾的防范意识也逐渐增強。为了減少火灾带来的损失，很多仓库都建立起了监控系统。现有的监控系统，大多需要人为的參与，即监控工作人员需要时刻监控前端的摄像机拍摄的录像，井根据拍摄的结果来采取行动。这种人工监控的方式虽然能够起到一定的保护作用，然而其弊端是浪费人力资源，不利于综合管理，并且直接受人为因素的影响。为此，需要提供一种自动识别焰火的方法。如，2009年08月26日公开的申请号为200910096854. 3的专利申请公开了ー种适用于识别和检测大空间火灾火焰的方法，包括I)对输入的视频流进行预处理对于各种 情况下由摄像机拍摄下来的视频画面，使用高斯平滑的方法来消除噪音的干扰；2)对视频流进行运动检测，获得运动像素对于上一歩中所获得的预处理后的图像，使用带有固定阈值的时域差分方法来进行运动检測；首先初始化背景图像，然后根据当前帧利用帧与帧之间的关联性来更新背景图像和前景图像；3)对视频流进行颜色检测，获得具有火焰特征颜色的像素通过在训练视频和图片中提取具有火焰颜色的像素，分析其强度值或者RGB分量值；假如当前像素的顔色值位于符合火焰颜色特征的像素区间内部，则此像素被判断为具有火焰颜色的像素，进入下ー阶段的检测；4)对所有符合运动检测和颜色检测火焰特征的像素点进行频域分析时域分析包括火焰抖动特征的分析、火焰像素傅里叶变换和小波变换的分析；使用斜率积的异号性来衡量火焰的抖动特征；然后通过快速傅里叶变换提取输入信号的频率谱；最后通过小波变换分离输入信号的高低频，提取高频部分计算其过零率；5)捜索把所有符合相同特征且相互连接的像素组成的连通区域对于运动检测和顔色检测后的图像，进行连通区域的捜索；连通区域捜索包括区域标记和区域搜索两个步骤；首先使用掩码方法分别对运动像素区域、火焰颜色像素区域和属于火焰边缘的像素区域进行标记；然后使用广度优先捜索算法来进行连通区域的捜索；6)对所得的连通区域计算其周长和面积，进行形状分析形状分析包括使用深度优先搜索算法结合形态学的方法提取各个连通区域的边界；分别计算各个连通区域边界的周长；计算各个连通区域的面积；计算各个连通区域的圆形度，计算运动火焰顔色区域与相应运动区域的面积比；7)对每个连通区域，对其进行面积改变量分析，最后判断火灾是否发生这ー步中包括标记属于火焰边缘区域的像素；使用广度优先捜索算法捜索上述像素所组成的连通区域；建立数据结构来存储找到的连通区域；使用先到先处理的顺序匹配前后帧对应的连通区域；计算对应连通区域的面积改变量，判断火灾是否发生。上述技术方案主要是通过火焰的颜色及轮廓特性来判别火焰，但是火焰的轮廓也就是面积依赖于轮廓检测结果，其鲁棒性及可实现性仍然有待提高。除了自身存在的缺陷外，在仓库环境，场景中光照条件不佳，很难反映出目标的顔色信息，尤其是夜间和关门条件下，摄像头启动夜视模式，完全丧失颜色信息，因此无法满足基于颜色的火焰检测算法；同吋，由于火焰轮廓的不确定及容易受到外界的物理环境的干扰，现有的基于轮廓检测算法无法实时准确的检测出图像中各目标的轮廓，其检测的结果误差较大。
发明内容
本发明提供了一种基于视频帧图像的火焰检测方法，主要解决的技术问题是现有技术中基于颜色的基于视频帧图像的火焰检测方法在夜间和关门的情况下，取景的图像会丧失颜色信息而无法准确的检测焰火，或者基于轮廓检测算法无法实时准确的检测出图像中各目标的轮廓，而造成火焰检测结果的误差较大的问题。为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是提供ー种基于视频帧图像的火焰检测方法，包括如下步骤S10、获取视频帧图像；S20、根据火焰的亮度域值来获取ニ值前景图像，并由多个ニ值前景图像获得感兴趣的目标链；·S30、根据目标链中目标块的目标特征计算出火焰频率，并根据火焰频率及置信度来判断目标链中的视频帧图像内是否存在火焰，其中，所述目标特征为目标块的平均亮度变化、面积变化和中心位置的抖动；S40、若判定目标链中的视频帧图像存在火焰，则生成报警触发信号；反之，则返回步骤SlO。优选的，步骤S20中所述ニ值前景图像满足
[255 if pixelv) > 230spu, I — /Oregmmidi (x, >') = j. \ -
权利要求
1.一种基于视频帧图像的火焰检测方法，其特征在于，包括如下步骤 S10、获取视频帧图像； S20、根据火焰的亮度域值来获取二值前景图像，并由多个二值前景图像获得感兴趣的目标链； S30、根据目标链中目标块的目标特征计算出火焰频率，并根据火焰频率及置信度来判断目标链中的视频帧图像内是否存在火焰，其中，所述目标特征为目标块的平均亮度变化、面积变化和中心位置的抖动； S40、若判定目标链中的视频帧图像存在火焰，则生成报警触发信号；反之，则返回步骤S10。
2.根据权利要求I所述的基于视频帧图像的火焰检测方法，其特征在于，步骤S20中所述二值前景图像满足(255 if pixel(xyy) > 230sport_ Joregroundi(x, v) = I Q 球 pixe^x 力<23。’其中，foreSroundI (x，y)为第i帧的前景图像，Pixel为第i帧图像中(X，y)处像素点的像素值。
3.根据权利要求I所述的基于视频帧图像的火焰检测方法，其特征在于，获取二值前景图像之后还包括步骤S21 :对二值前景图像进行中值滤波，具体步骤如下 5211、选取滤波窗口，所述滤波窗口为NX N的滑动模板； 5212、排序像素点，对以P点像素点为中心的NXN的滑动模板中全部像素的像素值进行排序处理； 5213、选取位于排序中间的像素值为P点的像素值， 其中，P点为视频帧图像中的任意一点。
4.根据权利要求3所述的基于视频帧图像的火焰检测方法，其特征在于，中值滤波之后还包括步骤S22 :将二值前景图像具有相同像素值的相邻像素点标记为同一目标块。
5.根据权利要求4所述的基于视频帧图像的火焰检测方法，其特征在于，标记同一目标块之后还包括步骤S23 :根据目标块的中心位置和运动位置采用最近邻算法来跟踪目标，获取感兴趣的目标链。
6.根据权利要求I所述的基于视频帧图像的火焰检测方法，其特征在于，步骤S40之前还包括步骤S401 :对虚景的排除处理，包括对墙面反光亮斑的处理、对开门光斑的处理以及对反光块的处理。
7.根据权利要求6所述的基于视频帧图像的火焰检测方法，其特征在于，所述对墙面反光亮斑的处理具体为 获取火焰目标块内的前景点及背景点的平均亮度； 计算出亮度差的变化率，满足 其中，&为第j帧的亮度差变化率，为第j帧前景点的平均亮度，a]为第j帧背景点的平均亮度； 若亮度差变化率大于或等于亮度差阈值，则判断该火焰目标块为真实火焰； 若売度差变化率小于売度差阈值，则判断该火焰目标是虚景。
8.根据权利要求7所述的基于视频帧图像的火焰检测方法，其特征在于，所述对开门光斑的处理具体为 对于任意一帧的火焰目标块，若该帧的火焰置信度大于或等于延时阈值时，则当前火焰帧数为前一火焰帧数的自增，若该帧的火焰置信度小于延时阈值时，则当前火焰帧数为前一火焰巾贞数； 若当前火焰帧数大于或等于延时阈值，则该火焰目标块为真实火焰， 若当前火焰帧数小于延时阈值，则该火焰目标块为虚景。
9.根据权利要求8所述的基于视频帧图像的火焰检测方法，其特征在于，所述对反光块的处理具体为 将任意一视频帧与最近十个视频帧做差，比较最大差值与动态阈值，获取运动二值前景图像，满足 255 if max「pixelf(x，v) - pixel .(x,y)~\ > T9 j e(i—9J)sport _ Joregroimdi (x, y) - <L~J, [0 else 其中，SporI^foregroundi(Xj)为第i视频巾贞图像的运动二值前景图像，Pixeli (x, y)为第i视频帧图像的像素值，T9为动态阈值，i为第i视频帧图像，j为第j视频帧图像； 计算火焰目标块目标块中在亮度前景图像和运动前景图像中均为前景点的像素点数目与亮度前景图像中为前景点的像素点数目的比值， 若比值的结果大于或等于动态阈值，则该火焰目标块为真实火焰； 若比值的结果小于动态阈值，则该火焰目标块为虚景。
10.根据权利要求I所述的基于视频帧图像的火焰检测方法，其特征在于，步骤S40中还包括对报警参数的设置，具体如下 若具有火焰特征的目标块的数目大于零，则使初始化的报警参数值自增； 若火焰目标块数目等于零，则使初始化的报警参数值自减； 当全局报警参数达大于或者等于报警阈值后，生成报警触发信号。
全文摘要
本发明提供了一种基于视频帧图像的火焰检测方法，其特征在于，包括如下步骤S10、获取视频帧图像；S20、根据火焰的亮度域值来获取二值前景图像，并由多个二值前景图像获得感兴趣的目标链；S30、根据目标链中目标块的目标特征计算出火焰频率，并根据火焰频率及置信度来判断目标链中的视频帧图像内是否存在火焰，其中，所述目标特征为目标块的平均亮度变化、面积变化和中心位置的抖动；S40、若目标链中的视频帧图像存在火焰，则生成报警触发信号；反之，则返回步骤S10，本发明能够精确地对火焰进行检测，使得火焰的误报率大大降低，进而减轻工作人员的压力，提高其工作效率。
文档编号G06T7/00GK102819735SQ20121029553
公开日2012年12月12日 申请日期2012年8月17日 优先权日2012年8月17日
发明者阮锐 申请人:深圳辉锐天眼科技有限公司