一种室内不可控明火监测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种室内不可控明火监测方法及系统，该方法包括S1：采集待监测现场的视频数据；S2：对获取的视频图像进行预处理；S3：采用改进的CodeBook算法对预处理后的视频图像以像素区域进行前景运动目标检测；S4：根据获得运动前景分割后的区域分别进行基于火焰的颜色模型、基于烟雾的颜色模型识别，分割出疑似火焰区域和疑似烟雾区域；S5：基于权重判别器对分割出的疑似火焰区域和疑似烟雾区域分别进行权重判别，得到火焰区域与烟雾区域的权重之和大于等于阈值时，执行S6，否则返回S1；S6：基于红外通道进行检测；S7：基于图像的二维熵进行火灾烟雾运动状态捕捉，判定是否为不可控明火，并进行相应预警。

【技术实现步骤摘要】
一种室内不可控明火监测方法及系统
本专利技术涉及实验室安全智能视频监控领域与计算机视觉
，尤其涉及一种室内不可控明火监测方法及系统。
技术介绍
高校实验室是实施创新人才培养、科学研究和社会服务的重要场所，是体现学校教学科研水平，展示学校现有技术的校办学实力的重要标志。随着我国对高等教育的投入不断加大，高校各类教学科研实验室无论从规模还是质量上都有了大幅提高，同时实验室安全管理工作也面临着更大的挑战和更高的要求。尽管目前我国高校实验室安全管理理念和制度建设越来越完善，但安全事故却仍时有发生。化学类实验室涉及较多高温、高压等极端实验条件和易燃易爆、高致毒化学品，出现的火灾、爆炸、灼伤等恶性事故最多。因此，化学类实验室安全事故仅靠制度约束、日常巡查、准入培训和常规的信息化手段是很难完全做到及时发现并实时处理。目前实验室视频安全监控系统主要分成两类：1.以视频服务器为代表的传统视频安全监控系统；2.基于机器学习的智能视频安全监控系统。传统视频安全监控系统以录制为主，事后用来取证；或者传输视频到各个监控点，以便于分析。整个过程基本依本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种室内不可控明火监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/nS1：采集待监测现场的视频数据，获取待监测现场的原始RGB彩色视频帧；/nS2：对步骤S1获取的视频图像进行预处理，去除图像的离散点；/nS3：采用改进的CodeBook算法对步骤S2预处理后的视频图像以像素区域进行前景运动目标检测；/nS4：根据步骤S3获得运动前景分割后的区域分别进行基于火焰的颜色模型、基于烟雾的颜色模型识别，分割出疑似火焰区域和疑似烟雾区域；/nS5：基于权重判别器对步骤S4中分割出的疑似火焰区域和疑似烟雾区域分别进行权重判别，得到火焰区域的权重ω1、烟雾区域的权重ω2；根据设定的阈值I，当ω1+ω2大于...

【技术特征摘要】
1.一种室内不可控明火监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1：采集待监测现场的视频数据，获取待监测现场的原始RGB彩色视频帧；
S2：对步骤S1获取的视频图像进行预处理，去除图像的离散点；
S3：采用改进的CodeBook算法对步骤S2预处理后的视频图像以像素区域进行前景运动目标检测；
S4：根据步骤S3获得运动前景分割后的区域分别进行基于火焰的颜色模型、基于烟雾的颜色模型识别，分割出疑似火焰区域和疑似烟雾区域；
S5：基于权重判别器对步骤S4中分割出的疑似火焰区域和疑似烟雾区域分别进行权重判别，得到火焰区域的权重ω1、烟雾区域的权重ω2；根据设定的阈值I，当ω1+ω2大于等于I时，执行步骤S6，否则返回步骤S1；
S6：基于红外通道进行检测，当检测到疑似火焰区域和/或疑似烟雾区域的像素的平均值大于阈值Y时，执行步骤S7，否则返回步骤S1；
S7：基于图像的二维熵进行火灾烟雾运动状态捕捉，判定是否为不可控明火，若为不可控明火，则产生不可控明火报警信号；若为非不可控明火，则产生一般明火预警信号。


2.根据权利要求1所述的一种室内不可控明火监测方法，其特征在于，步骤S2中，通过中值滤波算法对步骤S1获取的视频图像进行预处理，去除图像的离散点；包括：
在待监测现场的原始RGB彩色视频帧中，设定某n*n邻域中有n2个像素，将每个像素记为pij，表示第i行第j列的像素值，用y表示中值滤波的结果，表达式如下：
y＝med{pij,0<i<n,0<j<n}
式中，med表示在集合中取中值。


3.根据权利要求1所述的一种室内不可控明火监测方法，其特征在于，步骤S3中，采用改进的CodeBook算法对步骤S2预处理后的视频图像以像素区域进行前景运动目标检测；具体包括以下子步骤：
S31：选择一帧到多帧使用更新算法建立CodeBook背景模型；
S32：待检测像素区域存在超过CodeBook背景模型阈值目标则被判定为运动目标，同时更新CodeBook背景模型；
S33：间隔一定时间使用更新算法更新CodeBook背景模型，并对CodeBook模型进行时间滤波；
S34：若检测继续，转步骤S32，否则结束。


4.根据权利要求3所述的一种室内不可控明火监测方法，其特征在于，所述改进的CodeBook算法具体包括：
在待监测现场的原始RGB彩色视频帧中，设定某m*m邻域中有m2个像素，将邻域中的像素等分成s*s块等大的矩形区域，边长为w*h，s<<m；
为每个矩形区域建立CodeBook结构，每个CodeBook又由多个CodeWord组成；CodeBook记作CB，CodeWord记作CW；
CB和CW的形式如下：
CB＝{CW1,CW2,…CWn,t}；CW＝{lHigh,lLow,max,min,t_last,stale}；
其中n为一个CB中所包含的CW的数目，当n太小时，退化为简单背景，当n较大时对复杂背景进行建模；t为CB更新的次数；CW是一个6元组，其中IHigh和ILow作为更新时的学习上下界，max和min记录当前区域的最大值和最小值；上次更新的时间t_last和陈旧时间stale用来删除很少使用的CW；
假设当前训练图像I中某一区域为I(x,y)，0<x<s；0<y<s，该区域内所有像素的平均值记为I(x,y)mean，该区域的CB的更新算法如下，另外记背景阈值的增长判定阈值为Bounds：
(1)CB的访问次数加1；
(2)遍历CB中的每个CW，如果存在一个CW中的IHigh，ILow满足ILow≤I(x,y)mean≤IHigh，则转(4)；
(3)创建一个新的码字CWnew加入到CB中，CWnew的max与min都赋值为I(x,y)mean,IHigh<-I(x,y)mean+Bounds，ILow<-I(x,y)mean–Bounds，并且转(6)；
(4)更新该码字的t_last，若当前区域均值I(x,y)mean大于该码字的max，则max＝I(x,y)mean，若I(x,y)mean小于该码字的min，则min...

【专利技术属性】
技术研发人员：张浩，祝模芮，彭文杰，
申请(专利权)人：西南大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50