一种降低森林火灾预警误报率的方法技术

本发明专利技术公开了一种降低森林火灾预警误报率的方法，属于计算机视觉领域，该方法主要包括两部分，一部分是用于消除虚假报警的图像语义上下文环境的构建，包括：监控区域的全景像素信息数据库Dp和图像场景语义数据库Ds的建立，另一部分是对预警信息进行虚假消除。本发明专利技术较好地消除了虚假报警，有效地降低了系统的误警率，大幅度提高了火灾预警的准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种降低森林火灾预警误报率的方法
本专利技术属于计算机视觉领域，涉及一种降低森林火灾预警误报率的方法。
技术介绍
目前在使用带有电动云台的摄像头进行森林火灾监控的场景中，通常都是由前端摄像头进行可见光视频和热红外视频信息的采集，火灾预警信息的产生流程往往都是首先设定一个以红外成像参数标定的阈值，然后当当前帧的红外视频信息中有像素的数值超过预先设定的阈值时，则系统发出报警。这种方法的优点是所有超过设定阈值的异常情况基本上都可以检测出来，由于火焰的温度一般都在设定的阈值以上，所以可以保障在热红外监控下所有的火灾场景都不会被遗漏。其缺点是，可能会产生大量虚假的报警，例如当摄像头区域包含部分天空而此时太阳又恰好在该区域，则系统会不断的产生报警。另外，工厂中的机器、马路上行驶的汽车、村庄中人们使用的各种热源等都会产生这些虚假报警。对图像进行语义标注是近年来计算机视觉领域的研究热点之一。对图像进行语义标注有人工、半人工以及计算机自动完成等方式。目前的研究主要集中在对图像进行自动标注上。图像上下文环境理解也是计算机视觉领域的研究热点之一，对计算机视觉的应用具有重要影响，比如在一幅图像中汽车出现在马路这个上下文环境中是正常的，但是当汽车出现在天空这个上下文环境中则是异常事件；一般文本环境下，如图像或视频编码中，上下文信息的获取是比较简单的，只要得到相邻像素的像素值即可，但是在图像中就必须通过分割、识别等获取图像上下文信息。考虑到本专利技术应用的场景，一般一个电动云台摄像头覆盖的检测范围基本上都是固定的，因此不必通过计算机自动标注，使用人工在全景拼接完成后标注一次即可。这些标注的区域及其对应的规则就构成了检验报警是否虚假的图像上下文环境。相关研究在森林火灾视觉监控系统中尚未见报道。
技术实现思路
针对现有技术中存在的上述技术问题，本专利技术提出了一种一种基于图像语义上下文环境降低森林火灾预警误报率的方法，设计合理，克服了现有技术的不足，具有良好的效果。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于图像语义上下文环境降低森林火灾预警误报率的方法，该方法步骤如下：步骤1：启动用于森林防火监控的摄像头，获得的所监控区域的全景场景图，并进行预处理，获得监控区域中不同场景的标注，形成火灾误警消除的图像语义上下文环境。所述步骤1具体包括如下步骤：步骤1.1：按特定方法获得当前监控区域的全景场景图像，记录全景图像每一个像素点对应的采集参数，包括焦距、水平方位角和垂直方位角，其中焦距来自于摄像头，水平方位角和垂直方位角取自于云台，以云台的正北方向和水平方向对应的中心像素点作为起始零度点，确定全景图像上每一个像素点的水平方位角和垂直方位角,并将这些信息写入全景像素信息数据库Dp；步骤1.2：在全景场景图像中由人工划定不同场景，包括：天空、湖泊、河流、马路、铁路、村庄、工厂等，并将不同区域的名称及其范围保存至图像场景语义数据库Ds。步骤1.3：为图像场景语义数据库Ds各种不同场景设置相应的行为规则如村庄区域在早中晚饭时间会有明显的烟雾，在天空区域太阳在不同时间段可能出现的区域位置等。步骤2：对所需监控区域进行监控，获取当前监控帧和预警信息，如果当前有预警信息则进入步骤3，否则继续进行监控。步骤3：如果有预警信息，则将相关信息与图像语义上下文环境信息进行对比，消除虚假报警。所述步骤(3)具体包括如下步骤：步骤3.1：根据当前输入的视频帧对应的焦距和全景图像的焦距，对输入视频帧进行缩小或放大，使输入视频帧与全景图像中目标大小相互匹配，然后根据输入视频帧对应的云台参数和数据库Dp中的信息进行图像位置定位；步骤3.2：根据视频帧的定位信息，进行预警位置的定位；步骤3.3：将重新标定过的预警位置与所述图像场景语义数据库Ds中的信息进行对比，确定预警出现的位置，并与所述相应的行为规则进行验证，如果符合规则，则消除报警要求，否则通过报警要求；如果预警位置出现在森林区域，则通过报警要求。本专利技术所带来的有益技术效果如下：本专利技术使用在全景拼接图像基础上建立的全景像素信息数据库Dp和图像场景语义数据库Ds获得消除虚假报警的图像语义上下文环境信息；较好地消除了虚假报警，大幅度的提高了火灾预警的准确率。附图说明图1为基于图像语义上下文环境降低森林火灾预警误报率的方法的流程框图。图2为用于消除虚假报警的图像语义上下文环境的构建的流程框图。图3为对预警信息进行虚假消除的流程框图。具体实施方式下面结合附图以及具体实施方式对本专利技术作进一步详细说明。针对使用带有电动云台的摄像头进行森林火灾监控的场景中虚假报警次数较多，如何提升报警准确的问题，本专利技术提出了一种基于图像语义上下文环境降低森林火灾预警误报率的方法，其流程框图如图1所示。该方法主要包括两部分，一部分是用于消除虚假报警的图像语义上下文环境的构建，包括：监控区域的全景像素信息数据库Dp和图像场景语义数据库Ds的建立，另一部分是对预警信息进行虚假消除。下面展开具体说明。1、用于消除虚假报警的图像语义上下文环境的构建，其流程框图如图2所示。首先根据特定方法获得当前监控区域的全景场景图像，同时记录全景图像每一个像素点对应的采集参数Q(f,ωh,ωv)，包括焦距f、水平方位角ωh和垂直方位角ωv，其中焦距来自于摄像头，水平方位角和垂直方位角取自于云台，以云台的正北方向和水平方向对应的中心像素点作为起始零度点，确定全景图像上每一个像素点的水平方位角ωh和垂直方位角ωv,并将这些信息全景像素信息数据库Dp中。在得到每一个像素点的所需信息后，就需要对全景场景图像中由人工划定不同场景，主要包括天空、湖泊、河流、马路、铁路、村庄、工厂等。在这里设想的是通过基于上下文感知的图像标注算法。对于输入的未加标注的全景图和带有标签图像的混合区域集，使用支持向量机制识别分类图像区域并标注。对于未知区域建立上下文描述符，并结合图像视觉特征进行聚类标注，在此之后引入标签共生信息对每幅图的标签集进行修正，最后将不同区域的名称及其范围保存至图像场景语义数据库Ds中。接下来就是为图像场景语义数据库Ds各种不同区域设置相关行为规则，如村庄区域在早中晚饭时间会有明显的烟雾，在铁路上的固定时刻都有火车经过，在天空区域太阳在不同时间段可能出现的区域位置等。行为规则一般包括：对象、时间、事件特征等不同属性，一个区域的行为规则可能有很多条。2、对预警信息进行虚假消除，其流程框图如图3所示。根据当前输入的视频帧I对应的焦距fa和全景图像P的焦距fp，对输入视频帧进行缩小或放大，其公式为：I'＝Z(I,fa,fp)上式中Z表示采取的具体的缩放技术，在具体实现时需要根据参数fa，fp考虑最终生成图像I'的平滑性问题。在使输入视频帧与全景图像中目标大小相互匹配后，根据输入视频帧对应的云台参数和数据库Dp中的信息进行图像位置定位，其公式为：I”＝Loc(P,I',Q)上式中I”是定位后I'在全景图像P中的信息。根据I”的信息对预警位置进行重新定位，获得其在全景拼接图像中的位置。将重新标定过的预警位置与图像场景语义数据库Ds中的信息进行对比，确定预警位置出现的区域，并对该区域的各种行为规则进行验证，如果通过则消除报警要求，否则通过报警要求。当然，上述说明并非是对本专利技术的限制，本发本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种降低森林火灾预警误报率的方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：形成火灾误警消除的图像语义上下文环境，具体包括如下步骤：步骤1.1：启动用于森林防火监控的摄像头，获取当前监控区域的全景场景图像，记录全景场景图像每一个像素点对应的包括焦距、水平方位角和垂直方位角在内采集参数，并将这些采集参数写入全景像素信息数据库Dp；步骤1.2：在全景场景图像中划定不同场景，并将不同区域的名称及其范围保存至图像场景语义数据库Ds；步骤1.3：为图像场景语义数据库Ds中各种不同场景设置相应的行为规则；步骤1.4：形成火灾误警消除的图像语义上下文环境；步骤2：对所需监控区域进行监控，获取当前监控帧和预警信息，并判断当前是否有预警信息；若：判断结果是当前有预警信息，则进入步骤3；或判断结果是当前没有预警信息，则继续进行监控；步骤3：将相关信息与图像语义上下文环境信息进行对比，消除虚假报警，具体包括如下步骤：步骤3.1：根据当前输入的视频帧对应的焦距和全景场景图像的焦距，对输入视频帧进行缩小或放大，使输入视频帧与全景场景图像中目标大小相互匹配，然后根据输入视频帧对应的云台参数和全景像素信息数据库Dp中的信息进行图像位置定位；步骤3.2：根据视频帧的定位信息，进行预警位置的定位；步骤3.3：将重新标定过的预警位置与图像场景语义数据库Ds中的信息进行对比，确定预警位置出现的区域，并判断该区域的各种行为规则能否通过验证；若：判断结果是通过验证，则消除报警要求；或判断结果是没有通过验证，则通过报警要求。...

【技术特征摘要】
1.一种降低森林火灾预警误报率的方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：形成火灾误警消除的图像语义上下文环境，具体包括如下步骤：步骤1.1：启动用于森林防火监控的摄像头，获取当前监控区域的全景场景图像，记录全景场景图像每一个像素点对应的包括焦距、水平方位角和垂直方位角在内采集参数，并将这些采集参数写入全景像素信息数据库Dp；步骤1.2：在全景场景图像中划定不同场景，并将不同区域的名称及其范围保存至图像场景语义数据库Ds；步骤1.3：为图像场景语义数据库Ds中各种不同场景设置相应的行为规则；步骤1.4：形成火灾误警消除的图像语义上下文环境；步骤2：对所需监控区域进行监控，获取当前监控帧和预警信息，并判断当前是否有预警信息；若：判断结果是当前有预警信息，则进入步骤3；或判断结果是当前没有预警信息，则继续进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：房胜，赵建立，李哲，崔建明，刘絮絮，李宾，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：山东,37