一种森林火灾自动检测方法及系统技术方案

本发明专利技术属于森林防火监控领域，公开了一种森林火灾自动检测方法及系统。方法包括：获取第一视频图像及参考图像，并利用预处理后的视频图像进行先烟雾预判断，确定监控区域内是否有烟雾产生；确定有烟雾产生后，利用小波分解得到的高频分量判断烟雾是否为真实烟雾；确定为真实烟雾后，获取当前时刻之后的N帧视频图像，利用N帧视频图像进一步判断烟雾是否为火灾引起的烟雾；确定为火灾引起的烟雾，则进一步判断监控区域内是否存在火焰，若监控区域内存在火焰，则确定森林当前有火灾发生。可见，本发明专利技术能够自动监测森林火灾，以在发生火灾时自动报警，实现了森林火灾监控的智能化，提高了森林火灾监控的及时性和可靠性，并降低了监控成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及森林防火监控领域，尤其涉及一种森林火灾自动检测方法及系统。
技术介绍
森林因为其独特的自然环境常成为火灾的发生地，森林火灾巨大的破坏力给人类带来了无法挽回的重大经济损失、惨重的人员伤亡和对生态环境的严重破坏。要做到减少森林火灾造成的损失，就要在火灾发生的初级阶段就尽可能检测到火灾的发生。数字图像处理技术和计算机视觉技术的融合及快速发展使森林火灾监测技术朝着智能化的方向发展，比较普遍的智能视频监测主要依靠远端的摄像机采集监控画面通过网络送到火灾监控中心，由人工完成集中监视，通过人为方式判断是否有火灾发生。然而，一方面，该种监控方式需要24小时不间断的网络传输，不仅浪费了网络带宽，同时也增加了网络建设的成本。另一方面，人工监控易造成肉眼疲劳，使得视频中的火情不能被及时查觉，导致发现灾情时火势已难以控制的情况时常发生，难以保证火灾监控的及时性和可靠性。
技术实现思路
为此，本专利技术的实施例提供一种森林火灾自动检测方法及系统，能够自动监测森林火灾，以在发生火灾时自动报警，实现了森林火灾监控的智能化，提高了森林火灾监控的及时性和可靠性，并降低了监控成本。为达到上述目的，本专利技术的实施例采用如下技术方案：第一方面，提供一种森林火灾自动检测方法，包括以下步骤：步骤1，获取第一视频图像及参考图像；其中，第一视频图像为视频采集设备在第一时刻采集到的视频图像，第一时刻为任一采样时刻；参考图像为视频采集设备在森林未发生火灾时采集到的视频图像；对第一视频图像进行预处理，得到第一预处理视频图像；对参考图像进行预处理，得到预处理参考图像；步骤2，利用第一预处理视频图像及预处理参考图像进行烟雾预判断，确定在第一时刻视频采集设备监控区域内是否有烟雾产生；若确定无烟雾产生，则返回步骤1；若确定有烟雾产生，则转至步骤3；步骤3，对第一预处理视频图像进行小波分解，得到第一预处理视频图像在水平方向、垂直方向以及对角方向三个方向上的分量；对预处理参考图像进行小波分解，得到预处理参考图像在水平方向、垂直方向以及对角方向三个方向上的分量；利用第一预处理视频图像和预处理参考图像在三个方向上的分量，判断视频采集设备监控区域内产生的烟雾是否为真实烟雾；若确定视频采集设备监控区域内产生的烟雾为虚假烟雾，则返回步骤1；若确定视频采集设备监控区域内产生的烟雾为真实烟雾，则转至步骤4；步骤4，获取视频采集设备在第一时刻之后的N个采样时刻采集到的N帧视频图像，并分别对N帧视频图像进行预处理，得到N帧预处理视频图像；N个采样时刻依次为第二时刻、第三时刻、...第N+1时刻，N帧视频图像依次为第二视频图像、第三视频图像、...第N+1视频图像，N帧预处理视频图像依次为第二预处理视频图像、第三预处理视频图像、...第N+1预处理视频图像，N为整数，N≥2；利用第一预处理视频图像至第N+1预处理视频图像进行烟雾扩散性特征检测，确定视频采集设备监控区域内产生的烟雾是否为火灾引起的烟雾；若确定视频采集设备监控区域内产生的烟雾不是火灾引起的烟雾，则返回步骤1；若确定视频采集设备监控区域内产生的烟雾是火灾引起的烟雾，则转至步骤5；步骤5，分别提取第二预处理视频图像至第N+1预处理视频图像的N帧预处理视频图像中的运动区域，判断N帧预处理视频图像中的运动区域内的像素点个数是否逐渐增加；若N帧预处理视频图像中的运动区域内的像素点个数未逐渐增加，则返回步骤1；若N帧预处理视频图像中的运动区域内的像素点个数逐渐增加，则转至步骤6；步骤6，将第N+1视频图像转换为YCbCr色彩空间下的第N+1图像，并提取第N+1图像的Y分量、Cr分量以及Cb分量；计算第N+1预处理视频图像中运动区域的圆形度；根据第N图像的Y分量、Cr分量以及Cb分量和第N+1预处理视频图像中运动区域的圆形度，确定视频采集设备的监控区域内是否存在火焰；若确定视频采集设备的监控区域内不存在火焰，则返回至步骤1；若确定视频采集设备的监控区域内存在火焰，则确定森林当前有火灾发生。第二方面，提供一种森林火灾自动检测系统，包括：位于森林中的供电设备、视频采集设备、信息处理设备和第一短波/超短波电台，以及位于监控机房的远端监控设备和第二短波/超短波电台；其中，供电设备分别与视频采集设备、信息处理设备和第一短波/超短波电台电连接，视频采集设备、信息处理设备、第一短波/超短波电台依次电连接；远端监控设备与第二短波/超短波电台电连接；第一短波/超短波电台与第二短波/超短波电台无线通信连接；供电设备，用于向射频采集设备、信息处理设备以及第一短波/超短波电台提供工作电源；视频采集设备，用于在预设的采样时刻采集森林的视频图像；信息处理设备，用于执行如权利要求1-6任一项的方法以检测森林火灾，并在检测到森林火灾时，向第一短波/超短波电台发送告警信号及灾情图片；第一短波/超短波电台，用于接收第一短波/超短波电台发送的告警信号及灾情图片，并向第二短波/超短波电台发送告警信号及灾情图片；第二短波/超短波电台，用于接收第一短波/超短波电台发送的告警信号及灾情图片，并传送给远端监控设备；远端监控设备，用于在接收到第二短波/超短波电台发送的告警信号及灾情图片后，进行语音报警并展示灾情图片。基于本专利技术实施例提供的森林火灾自动检测方法及系统，通过获取第一视频图像及参考图像，并对二者进行预处理；利用预处理后的视频图像进行先烟雾预判断，确定监控区域内是否有烟雾产生；在确定有烟雾产生后，利用小波分解得到的高频分量判断所产生的烟雾是否为真实烟雾；在确定为真实烟雾后，获取当前时刻之后的N个采样时刻的N帧视频图像，并利用N帧视频图像进一步判断所产生的烟雾是否为火灾引起的烟雾；若确定为火灾引起的烟雾则进一步利用该N帧视频图像判断监控区域内是否存在火焰，若确定视频采集设备的监控区域内存在火焰，则确定森林当前有火灾发生。可见，本专利技术实施例提供的森林火灾自动检测方法及系统，能够自动监测森林火灾，并在火灾发生时自动向监控中心发出告警，以及时通知消防人员赶往火灾发生地灭火，实现了森林火灾监控的智能化，提高了森林火灾监控的及时性和可靠性，并降低了监控成本。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种森林火灾自动检测方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的一种森林火灾自动检测系统的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1所示为本专利技术实施例提供的一种森林火灾自动检测方法的流程示意图。如图1所示，本专利技术实施例提供的森林火灾自动检测方法，包括以下步骤：步骤1，获取第一视频图像及参考图像，对第一视频图像进行预处理得到第一预处理视频图像，对参考图像进行预处理得到预处本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种森林火灾自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取第一视频图像及参考图像；其中，所述第一视频图像为视频采集设备在第一时刻采集到的视频图像，所述第一时刻为任一采样时刻；所述参考图像为所述视频采集设备在森林未发生火灾时采集到的视频图像；对所述第一视频图像进行预处理，得到第一预处理视频图像；对所述参考图像进行预处理，得到预处理参考图像；步骤2，利用所述第一预处理视频图像及所述预处理参考图像进行烟雾预判断，确定在所述第一时刻所述视频采集设备监控区域内是否有烟雾产生；若确定无烟雾产生，则返回步骤1；若确定有烟雾产生，则转至步骤3；步骤3，对所述第一预处理视频图像进行小波分解，得到所述第一预处理视频图像在水平方向、垂直方向以及对角方向三个方向上的分量；对所述预处理参考图像进行小波分解，得到所述预处理参考图像在水平方向、垂直方向以及对角方向三个方向上的分量；利用所述第一预处理视频图像和所述预处理参考图像在所述三个方向上的分量，判断所述视频采集设备监控区域内产生的烟雾是否为真实烟雾；若确定所述视频采集设备监控区域内产生的烟雾为虚假烟雾，则返回步骤1；若确定所述视频采集设备监控区域内产生的烟雾为真实烟雾，则转至步骤4；步骤4，获取所述视频采集设备在所述第一时刻之后的N个采样时刻采集到的N帧视频图像，并分别对所述N帧视频图像进行预处理，得到N帧预处理视频图像；所述N个采样时刻依次为第二时刻、第三时刻、…第N+1时刻，所述N帧视频图像依次为第二视频图像、第三视频图像、…第N+1视频图像，所述N帧预处理视频图像依次为第二预处理视频图像、第三预处理视频图像、…第N+1预处理视频图像，N为整数，N≥2；利用所述第一预处理视频图像至所述第N+1预处理视频图像进行烟雾扩散性特征检测，确定所述视频采集设备监控区域内产生的烟雾是否为火灾引起的烟雾；若确定所述视频采集设备监控区域内产生的烟雾不是火灾引起的烟雾，则返回步骤1；若确定所述视频采集设备监控区域内产生的烟雾是火灾引起的烟雾，则转至步骤5；步骤5，分别提取所述第二预处理视频图像至所述第N+1预处理视频图像的N帧预处理视频图像中的运动区域，判断所述N帧预处理视频图像中的运动区域内的像素点个数是否逐渐增加；若所述N帧预处理视频图像中的运动区域内的像素点个数未逐渐增加，则返回步骤1；若所述N帧预处理视频图像中的运动区域内的像素点个数逐渐增加，则转至步骤6；步骤6，将所述第N+1视频图像转换为YCbCr色彩空间下的第N+1图像，并提取所述第N+1图像的Y分量、Cr分量以及Cb分量；计算所述第N+1预处理视频图像中运动区域的圆形度；根据所述第N图像的Y分量、Cr分量以及Cb分量和所述第N+1预处理视频图像中运动区域的圆形度，确定所述视频采集设备的监控区域内是否存在火焰；若确定所述视频采集设备的监控区域内不存在火焰，则返回至步骤1；若确定所述视频采集设备的监控区域内存在火焰，则确定森林当前有火灾发生。...

【技术特征摘要】
1.一种森林火灾自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取第一视频图像及参考图像；其中，所述第一视频图像为视频采集设备在第一时刻采集到的视频图像，所述第一时刻为任一采样时刻；所述参考图像为所述视频采集设备在森林未发生火灾时采集到的视频图像；对所述第一视频图像进行预处理，得到第一预处理视频图像；对所述参考图像进行预处理，得到预处理参考图像；步骤2，利用所述第一预处理视频图像及所述预处理参考图像进行烟雾预判断，确定在所述第一时刻所述视频采集设备监控区域内是否有烟雾产生；若确定无烟雾产生，则返回步骤1；若确定有烟雾产生，则转至步骤3；步骤3，对所述第一预处理视频图像进行小波分解，得到所述第一预处理视频图像在水平方向、垂直方向以及对角方向三个方向上的分量；对所述预处理参考图像进行小波分解，得到所述预处理参考图像在水平方向、垂直方向以及对角方向三个方向上的分量；利用所述第一预处理视频图像和所述预处理参考图像在所述三个方向上的分量，判断所述视频采集设备监控区域内产生的烟雾是否为真实烟雾；若确定所述视频采集设备监控区域内产生的烟雾为虚假烟雾，则返回步骤1；若确定所述视频采集设备监控区域内产生的烟雾为真实烟雾，则转至步骤4；步骤4，获取所述视频采集设备在所述第一时刻之后的N个采样时刻采集到的N帧视频图像，并分别对所述N帧视频图像进行预处理，得到N帧预处理视频图像；所述N个采样时刻依次为第二时刻、第三时刻、…第N+1时刻，所述N帧视频图像依次为第二视频图像、第三视频图像、…第N+1视频图像，所述N帧预处理视频图像依次为第二预处理视频图像、第三预处理视频图像、…第N+1预处理视频图像，N为整数，N≥2；利用所述第一预处理视频图像至所述第N+1预处理视频图像进行烟雾扩散性特征检测，确定所述视频采集设备监控区域内产生的烟雾是否为火灾引起的烟雾；若确定所述视频采集设备监控区域内产生的烟雾不是火灾引起的烟雾，则返回步骤1；若确定所述视频采集设备监控区域内产生的烟雾是火灾引起的烟雾，则转至步骤5；步骤5，分别提取所述第二预处理视频图像至所述第N+1预处理视频图像的N帧预处理视频图像中的运动区域，判断所述N帧预处理视频图像中的运动区域内的像素点个数是否逐渐增加；若所述N帧预处理视频图像中的运动区域内的像素点个数未逐渐增加，则返回步骤1；若所述N帧预处理视频图像中的运动区域内的像素点个数逐渐增加，则转至步骤6；步骤6，将所述第N+1视频图像转换为YCbCr色彩空间下的第N+1图像，并提取所述第N+1图像的Y分量、Cr分量以及Cb分量；计算所述第N+1预处理视频图像中运动区域的圆形度；根据所述第N图像的Y分量、Cr分量以及Cb分量和所述第N+1预处理视频图像中运动区域的圆形度，确定所述视频采集设备的监控区域内是否存在火焰；若确定所述视频采集设备的监控区域内不存在火焰，则返回至步骤1；若确定所述视频采集设备的监控区域内存在火焰，则确定森林当前有火灾发生。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2中，所述利用所述第一预处理视频图像及所述预处理参考图像进行烟雾预判断，确定在所述第一时刻所述视频采集设备监控区域内是否有烟雾产生，包括以下子步骤：(2a)将所述预处理参考图像作为背景图像对所述第一预处理视频图像进行背景差分处理，得到差分图像；(2b)根据所述第一预处理视频图像确定动态阈值，将所述差分图像中的每一像素点的灰度值与所述动态阈值进行比较：若所述差分图像中像素点的灰度值大于所述动态阈值，则将所述差分图像的该像素点的灰度值置为255；若所述差分图像中像素点的灰度值小于或等于所述动态阈值，则将所述差分图像的该像素点的灰度值置为0；(2c)确定所述差分图像中灰度值为255的像素点的个数M；若M大于设定值，则确定在所述第一时刻所述视频采集设备监控区域内有烟雾产生；若M小于或等于所述设定值，则确定在所述第一时刻所述视频采集设备监控区域内无烟雾产生。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤2c中，所述根据所述第一预处理视频图像确定动态阈值，包括：根据所述第一预处理视频图像中各像素点的灰度值，计算得到灰度级kbest＝max(k*,16)，将kbest-1确定为所述动态阈值；其中，max(·)表示取最大值，k表示灰度级，pi＝ni/N，ni表示第一预处理视频图像中灰度级为i的全部像素点的灰度值之和，N表示第一预处理视频图像中全部像素点的灰度值之和，N＝n1+n2+...+nL，L＝256。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3中，所述利用所述第一预处理视频图像和所述预处理参考图像在所述三个方向上的分量，判断所述视频采集设备监控区域内产生的烟雾是否为真实烟雾，包括以下子步骤：(3a)利用所述第一预处理视频图像在所述三个方向上的分量，计算得到所述第一预处理视频图像的小波边缘能量Wn＝|Hn|2+|Vn|...

【专利技术属性】
技术研发人员：李雅宁，王宁，潘文浩，樊红谊，李辉，张龙，徐平，仉允苇，李西正，张晓旭，
申请(专利权)人：陕西烽火实业有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西;61