一种基于计算机视觉监视技术的火焰智能检测器制造技术

技术编号:4216045 阅读:200 留言:0更新日期:2012-04-11 18:40
一种基于计算机视觉监视技术的火焰智能检测器,主要由计算机、模拟摄像机、视频采集卡以及服务器组成,模拟摄像机的视频信号输出链接至视频采集卡,服务器通过视频采集卡的驱动程序直接读取图像数据,再传输至计算机;计算机内安装有火焰智能检测模块。本发明专利技术根据火焰的视觉特征检测,旨在确定火焰存在的基础上用视觉跟踪方法进行跟踪滤波,利用摄像机标定技术和多源摄像机图像融合技术获取图像中心火焰确定位置,从而可以指导消防设备自动灭火。本发明专利技术具有视频信息更丰富、分裂更准确,不受场地限制,外界干扰小,可以使火焰精确定位的特点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于基于视频技术的目标自动检测和识别装置,特别是基于视频传感器的 火焰智能检测设备。
技术介绍
星星之火,可以燎原。火灾事故的破坏性极其巨大,通常对人民的物资财产和生命安全造成非常严重的破坏。然而,火灾通常由未能及时抑制的小范围火源引起。因此研究 如何在火灾的早期自动化的检测和预警具有巨大深远的社会和经济意义。预防火灾的传统 方法是使用烟雾检测器。目前烟雾传感器已经广泛安装在建筑物内的关键区域,成为建筑 防火的标准措施。然而严格地讲,烟雾监测器是一种检测特定烟雾粒子的传感器,并不直接 检测火焰。只有当浓烟迷漫到烟雾传感器上才能触发警报。对于空间开阔的区域,着火时 的烟雾很容易飘散。因此烟雾传感器在开阔区域检测火焰易失效,而主要应用在厨房、酒店 等狭小的空间里。针对大空间的室内场景(如礼堂),有研究者提出在室内上空用红外波对 射以检测烟雾是否存在的方法。但该方法实施复杂,易受干扰,在目前的实际应用较少。以检测烟雾为主要技术手段的传统方法在监视开阔区域火焰时呈现出弊端。然而 在打击恐怖主义促进和谐的社会背景下,以开阔区域为主的公共场所的安全性在近年来得 到极大的重视。相应的,社会对开阔公共区域的火灾防范也提出了更高的要求。另一方面, 近年来可见光传感器成本大幅下降,视觉监视大量应用于各种涉及公众安全的区域。当前 的客观需求促使我们研究视觉监视中的火焰检测方法,结合广泛的监视硬件,从而构建既 经济又高效的火焰检测方案。在国内到目前为止,尚未检索到类似技术或相关专利。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于计算机视觉监视技术的火焰智能检测器,以在视频 信号采集的基础上对场景内的情况进行智能化的监视。本专利技术的目的是这样实现的一种基于计算机视觉监视技术的火焰智能检测器, 主要由计算机、模拟摄像机、视频采集卡以及服务器组成,模块摄像机的视频信号输出链接 至视频采集卡,服务器通过视频采集卡的驱动程序直接读取图像数据,再传输至计算机;所 述计算机内安装有火焰智能检测模块进行以下检测步骤1)、读取传感器采样的图像;2)、对图像进行预处理,包括去噪声和平滑滤波;3)、读取当前状态标识,如果标识是未检测到火焰则进入步骤4,否则进行步骤9 ;4)、用象素级处理方法将当前观测图像分割为二值化的图像,其中图像中可能是 火的象素标识为1,使不是火的区域标识为0 ;用连通体算法检测标识为1的区域,并生成检 测结果链表;5)、从检测结果链表中依次读出可能是火焰的区域,对每个区域提取区域级的特征并识别。再将识别为火的区域生成为链表;6)、对火焰区域的链表进行时间域滤波,具体做法是,用链表中的每个区域关联跟 踪结果,如果跟踪结果被关联成功,则更新跟踪结果,如果跟踪结果长时间未被更新,则将 其删除; 7)、判断跟踪结果中是否有区域满足检测条件,我们设置检测条件是该区域连续 30帧被识别为火焰,如果满足条件则进入步骤8,否则返回步骤1 ;8)、设置状态标识为检测到火焰,并且用检测结果的区域初始化火焰跟踪器。返回 步骤1 ;9)、用象素级方法分割图像中可能是火焰的区域,并利用跟踪结果进行区域匹配, 寻找最具可能是火焰的区域;10)、如果找到最具可能的区域则进入步骤11,否则设置状态标识为为检测到火 焰,并返回步骤1;11)、用最具可能的区域更新火焰状态参数;12)、利用摄像机标定结果计算火焰在世界坐标系中的位置并输出;13)、返回步骤1;上述步骤中,对疑是火焰区域的分割和特征提取采取Marr视觉系统的分阶段处 理的方式,用象素级特征分割火焰区域,在此基础上再用区域级特征检察疑是区域是否满 足火焰的视觉属性,判别过程用多特征联合的决策树进行;两个层次的工作共同完成疑是 火焰区域的检测,并将检测结果进行时间域滤波,以去除偶然性的结果。上述模拟摄像机安装在消防炮上;所述计算机内还安装有智能灭火模块进行以 下消防炮定位步骤1)、当场景中出现受关注火焰,计算机从固定摄像机传输的画面检测出火焰的存 在,并且用定位算法获知火焰的大致位置;如果火焰被多个固定摄像机同时观测到,则可以 融合火焰的位置信息;2)、用火焰位置信息指导消防炮瞄准。瞄准过程采用迭代的方式,即将消防炮对准 初始检测的火焰位置,如果消防炮上的摄像机发现火焰,但火焰不在画面的中心,那么启用 火焰跟踪算法,同时调整消防炮的角度,反覆调整直到火焰对准图像中心;3)、火焰对准消防炮上摄像机的图像中心意味着消防炮已经瞄准了火焰,这时可 以启动灭火装置,扑灭火焰。本专利技术通过利用现有广泛使用的视频监视硬件设备资源,在视频信号采集的基础 上对场景内的情况进行智能化的监视,并可在发生初期火焰的情况下自动预警。在长时间 未有人工参与的情况下,可以作为自动灭火的指导信息。本专利技术提出用视觉传感器信号检测火焰的存在。通常火焰检测可考虑如下特征 色温特征、形状特征、焰心外焰结构特征、纹理特征、频率特征。火焰的动力学系统是典型的 混沌系统,因此其特征难以用简单算子描述。火焰的视频检测必须综合以上特征进行综合 的判断,使高品质的视频火灾检测器的算法设计具有极大的复杂性。另外,由于各特征之间 存在极弱的耦合性而使得针对单一特征的算法的模块化的意义不大。这一特点同时给算法 的测试和整定带来极大的困难。视频火焰检测软件开发的另一难点在于算法的局部和整体 的设计最好一起进行。由于难以在火焰视频检测软件完成之前给出软件的总体设计,因而火焰检测的软件设计是一个往复多次的渐近完善的过程。从视觉问题的复杂性考虑,我们将问题划分为若干小问题分别解决。首先我们将 火焰分类,对每种火焰分别训练分类器。若按照火焰动力学系统状态分类,按照火焰是否处 于临界状态,可以将火焰分为可控火焰和不可控火焰。可控火焰处于混沌的临界状态,其焰 心稳定,外焰的动态特征不明显,仍具有教稳定的外观,容易描述,例如蜡烛火焰、打火机火 焰、炉火和酒精灯火焰等等;,比如在无风环境中,静止的蜡烛火是典型的可控火焰。而不 可控火焰进入了混沌状态,难以简单描述其外观,其外焰及焰心有极大动态。多数火灾现场 的大火属不可控火焰。由于在禁火场所对任何明火都应有能力检测,因而无论是可控或不 可控火焰均有检测的必要。此外从按照火焰环境光照强度分类可以分为强光环境、若光环 境和无光环境。强光环境包括白天的室外,通常背景复杂或光照多变,火焰不显著;弱光环 境主要指室内人工照明,通常环境简单,但背景高光影响大,火焰显著;无环境光包括夜晚 或者无照明的封闭室内,火焰光为单一光源,检测方法需单独考虑。强化应用的具体环境有 利于应用先验知识自适应修正参数,增加系统鲁棒性。本专利技术的系统有1、火焰检测和跟踪系统根据火焰的视觉特征检测,并在确定火焰存在的基础上用视觉跟踪方法进行跟踪 滤波。2、火焰定位系统利用摄像机标定技术和多源摄像机图像融合技术获取图像中火焰确定位置,从而 可以指导消防设备自动灭火。基于视频传感器的火焰检测器相比于其他传感器,本专利技术的有益效果在于1、本专利技术视频信息量更丰富,分类更准确,可具备较低的虚警率;2、本专利技术不受场地限制,可以适应更大范围和露天环境的火焰检测;3、本专利技术可以使火焰精确定位;4、本专利技术有效利用现有视频监控设备,利用算法模块扩展现有功能;5、本专利技术火焰本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于计算机视觉监视技术的火焰智能检测器,主要由计算机、模拟摄像机、视频采集卡以及服务器组成,模块摄像机的视频信号输出链接至视频采集卡,服务器通过视频采集卡的驱动程序直接读取图像数据,再传输至计算机;其特征是:所述计算机内安装有火焰智能检测模块:进行以下检测步骤:1)、读取传感器采样的图像;2)、对图像进行预处理,包括去噪声和平滑滤波;3)、读取当前状态标识,如果标识是未检测到火焰则进入步骤4,否则进行步骤9;4)、用象素级处理方法将当前观测图像分割为二值化的图像,其中图像中可能是火的象素标识为1,使不是火的区域标识为0;用连通体算法检测标识为1的区域,并生成检测结果链表;5)、从检测结果链表中依次读出可能是火焰的区域,对每个区域提取区域级的特征并识别。再将识别为火的区域生成为链表;6)、对火焰区域的链表进行时间域滤波,具体做法是,用链表中的每个区域关联跟踪结果,如果跟踪结果被关联成功,则更新跟踪结果,如果跟踪结果长时间未被更新,则将其删除;7)、判断跟踪结果中是否有区域满足检测条件,我们设置检测条件是该区域连续30帧被识别为火焰,如果满足条件则进入步骤8,否则返回步骤1;8)、设置状态标识为检测到火焰,并且用检测结果的区域初始化火焰跟踪器,返回步骤1;9)、用象素级方法分割图像中可能是火焰的区域,并利用跟踪结果进行区域匹配,寻找最具可能是火焰的区域;10)、如果找到最具可能的区域则进入步骤11,否则设置状态标识为为检测到火焰,并返回步骤1;11)、用最具可能的区域更新火焰状态参数;12)、利用摄像机标定结果计算火焰在世界坐标系中的位置并输出;13)、返回步骤1;上述步骤中,对疑是火焰区域的分割和特征提取采取Marr视觉系统的分阶段处理的方式,用象素级特征分割火焰区域,在此基础上再用区域级特征检察疑是区域是否满足火焰的视觉属性,判别过程用多特征联合的决策树进行;两个层次的工作共同完成疑是火焰区域的检测,并将检测结果进行时间域滤波,以去除偶然性的结果。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:唐鹏冯子亮熊运余高琳鲁书贤
申请(专利权)人:四川川大智胜软件股份有限公司
类型:发明
国别省市:90[中国|成都]

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