【技术实现步骤摘要】
本专利技术一般涉及计算机智能监控视频处理领域,具体涉及基于仿生颜色感应模型的视频烟雾事件智能检测方法。
技术介绍
火灾是指在时间或空间上失去控制的燃烧所造成的灾害。在各种灾害中,火灾是最经常、最普遍地威胁公众安全和社会发展的主要灾害之一。火灾对人类生命财产和社会安全构成了极大的威胁,给人类社会生产生活带来了巨大损失,由此引发的重大安全事故比比皆是。为了防止火灾发生和减少火灾危害,保护人民生命和财产安全,人们对自动火灾检测系统的需求日益增长。这些系统的成功,取决于烟雾、气体、温度等物理量的适当检测,因为这些物理量可提供火灾初期的快速、可靠的报警信号。目前应用比较广泛的火灾烟雾检测器,大致有离子式烟雾检测器、吸气式烟雾检测器、二极管式光电烟雾检测器、反射光式烟雾检测器等。这些监测方法容易受空间高度、热障、易爆、有毒等环境条件的限制,并且对森林、田野等室外场景适用性不强。本专利技术提出的基于仿生颜色感应模型的视频烟雾事件智能检测方法,能够应用在监控摄像头进行实时监控,对视频监控区域内出现的烟雾能在短时间内及时准确地进行警报,适用于多种室外场景,且不受空间、热障等环境条件的限制,具有报警速度快、准确率高、适用性强等特点,能大大减少火灾造成的损失,保障人民的生命财产安全。
技术实现思路
本专利技术针对当前火灾烟雾检测技术的不足,提供了基于仿生颜色感应模型的视频烟雾事件智能检测方法。本专利技术的目的在于短时间内对视频中出
【技术保护点】
基于仿生颜色感应模型的视频烟雾事件智能检测方法,其特征在于,包括以下步骤:(a)从本地磁盘读入一个视频文件,支持avi/flv/mp4/rmvb/rm格式视频;(b)使用高斯混合背景建模方法进行背景建模;(c)使用步骤(b)得到的背景模型对当前帧进行前景提取;(d)对步骤(c)中提取的前景目标进行初步判断,利用帧差结果排除静止的前景,设定饱和度阈值去除非烟雾干扰物;(e)在步骤(d)中对前景目标筛选完毕后,进行前景的颜色直方图统计,利用颜色直方图统计结果特征最终判断前景是否为烟雾。
【技术特征摘要】
1.基于仿生颜色感应模型的视频烟雾事件智能检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
(a)从本地磁盘读入一个视频文件,支持avi/flv/mp4/rmvb/rm格式视频;
(b)使用高斯混合背景建模方法进行背景建模;
(c)使用步骤(b)得到的背景模型对当前帧进行前景提取;
(d)对步骤(c)中提取的前景目标进行初步判断,利用帧差结果排除静止的前景,设定
饱和度阈值去除非烟雾干扰物;
(e)在步骤(d)中对前景目标筛选完毕后,进行前景的颜色直方图统计,利用颜色直方
图统计结果特征最终判断前景是否为烟雾。
2.根据权利要求1所述的基于仿生颜色感应模型的视频烟雾事件智能检测方法,其特
征在于,步骤(b)具体包括以下步骤:
(b-1)取视频开头的若干帧图像进行等权重图像混合;
(b-2)将混合得到的图像进行高斯平滑;
(b-3)再将图像转化为灰度图像;
(b-4)对灰度图像进行卷积操作计算一阶x-和y-方向的图像差分,x、y为图像坐
标,将x-和y-方向的图像差分结果等权重相加得到新的差分图像;
(b-5)将差分图像转化为RGB图像;
(b-6)用高斯混合模型对RGB图像进行背景建模。
3.根据权利要求1所述的基于仿生颜色感应模型的视频烟雾事件智能检测方法,其特
征在于:步骤(c)包括以下步骤:
(c-1)将当前帧图像进行高斯平滑;
(c-2)将图像转化为灰度图像;
(c-3)对灰度图像进行卷积操作计算一阶x-和y-方向的图像差分,将x-和y-方
向的图像差分结果等权重相加得到新的差分图像;
(c-4)将差分图像转化为RGB图像;
(c-5)利用步骤(b)建立的背景模型对RGB图像进行前景提取,得前景图像;
(c-6)对前景图像进行中值滤波操作;
(c-7)再进行膨胀操作;
(c-8)填充前景图像,只保留前景图像中最大连通域作为前景目标。
4.根据权利要求1所述的基于仿生颜色感应模型的视频烟雾事件智能检测方法,其特
征在于:步骤(d)包括以下步骤:
(d-1)记录当前帧及之前的若干帧的前景图像,将这些前景图像进...
【专利技术属性】
技术研发人员:黄翰,许秋劲,梁椅辉,郝志峰,
申请(专利权)人:华南理工大学,
类型:发明
国别省市:广东;44
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。