结合图像处理技术与红外传感器的火灾探测方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例涉及一种结合图像处理技术与红外传感器的火灾探测方法及系统，包括数字信号处理单元、图像采集设备、红外传感器和激光测距传感器，通过激光测距传感器与红外传感器准确识别目标区域的表面温度，同时利用图像采集设备视觉识别获取目标区域的图像数据，将表面温度与图像数据输入BP神经网络模型中利用BP神经网络正确识别判断目标区域是否发生火灾，可以大幅度的提高对目标区域火源识别的准确性与稳定性，该方法能够应用于森林火灾探测、消防灭火、化工厂环境探测、农业评估等环境，该方法的应用在生产生活中发挥极大的作用，也解决了现有对火灾的探测系统或方法使用场所有限制，且探测过程易受干扰的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
结合图像处理技术与红外传感器的火灾探测方法及系统
本专利技术涉及火灾探测数据处理
，尤其涉及一种结合图像处理技术与红外传感器的火灾探测方法及系统。
技术介绍
目前在火灾探测领域中，主要应用的是气体型、感烟型、温度型、感光型和图像型的火灾报警系统。自然界中存在着诸多影响火灾探测的因素，如空间高度、热量屏障、覆盖范围、远程信号传输等。在这些情况下，传统的接触式探测手段，如感温、感烟式火灾探测器并不能有效利用，不但需要高成本的支持，而且可靠性、准确度、实施性都很低，由此对于火灾检测的效果不佳。如中国知识产权局公开的申请号为201510016281.4、公开号为CN104504382A、专利技术名称为“一种基于图像处理技术的火焰识别算法”的专利技术专利，该识别算法是通过内外焰提取算法找到火焰的最高点以及重心，并分别记录两点坐标；然后经此做出两点连线并提取两点连线上的RGB值；同时对两点连线上的RGB值与标准火焰RGB特征库进行比较，通过比较得出一个匹配值，然后通过匹配值的大小来判定图像是否为火焰图像。但是该方法只采用摄像头获取图片信息分辨是否发生火灾，准确度不高，摄像头拍摄图片受到光线影响严重，使得该识别算法识别火灾应用场景有限；该方法还通过图像判断易受到外界图片信息的干扰，假如直接在摄像头前放置一张火焰照片即可使得报警器报警，造成错误的识别。如中国知识产权局公开的申请号为201410163501.1、公开号为CN103927838A、专利技术名称为“一种烟雾热成像火灾自动定位探测系统及方法”的专利技术专利，该方法通过编码器对所有光电烟雾探测器进行编码，将探测器位置编号和热像视场进行对应，确定火灾具体位置。但是该方法采用烟雾传感器无法检测到较远距离的火灾信息，探测火灾的场所有限，例如：在森林，油厂等各种比较复杂的环境中采用该方法无法探测火灾。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种结合图像处理技术与红外传感器的火灾探测方法及系统，用于解决现有对火灾的探测系统或方法使用场所有限制，且探测过程易受干扰的技术问题。为了实现上述目的，本专利技术实施例提供如下技术方案：一种结合图像处理技术与红外传感器的火灾探测系统，包括以下步骤：S1.通过图像采集设备对目标区域进行图像采集，获得目标图像；同时通过红外传感器和激光测距传感器对所述目标区域进行温度和距离检测，获得目标温度和目标距离；S2.对所述目标温度、所述目标距离和所述目标图像进行处理，得到目标区域的表面温度、图像颜色占比、图像变化率、图像圆形度和图像尖角宽度；S3.将所述目标区域的表面温度、图像颜色占比、图像变化率、图像圆形度和图像尖角宽度作为输入层输入BP神经网络模型判断是否发生火灾。优选地，还包括：所述BP神经网络模型输出层输出的数值记为Q，若Q∈[0，0.75)，则所述目标区域没有发生火灾；若Q∈[0.75，1]，则所述目标区域发生火灾。优选地，对所述目标温度、所述目标距离处理具体包括：获取所述目标区域的实际温度、所述目标区域周围的环境温度、所述红外传感器的参考发射率和实际发射率；根据所述目标温度、所述实际温度、所述环境温度、所述参考发射率、所述实际发射率和所述目标距离计算得到消光系数；根据所述目标温度、所述消光系数、所述参考发射率、所述实际发射率和所述目标距离计算，得到所述目标区域的表面温度。优选地，对所述目标图像处理的步骤具体包括：对所述目标图像根据RGB颜色取值范围进行分割，得到分割图像并计算所述分割图像中红色R的颜色占比，得到图像颜色占比；对所述分割图像取帧，得到一组连续i个帧图像以及与每个所述帧图像对应的像素点；计算相邻两个所述帧图像像素点之差的绝对值，得到绝对值数组，对所述绝对值数组中所有绝对值计算平均数，得到所述平均数为所述目标区域的图像变化率。优选地，对所述目标图像处理的步骤还包括：对所述目标图像根据火灾的干扰源提取特征，得到特征图像；根据所述特征图像的面积和周长计算，得到所述目标区域的图像圆形度。优选地，对所述目标图像处理的步骤还包括：对所述目标图像中火焰进行边缘检测，得到边缘图像；沿着所述边缘图像中火焰边缘逐个火焰点进行扫描，得到每个火焰点的高度，若一个火焰点边缘连续50个火焰点的高度均小于该火焰点的高度，那么该火焰点记为尖角点；将与所述尖角点相邻第25个火焰点的距离记为第一距离，以及与所述尖角点相邻第50个火焰点的距离记为第二距离，根据所述第一距离与所述第二距离计算所述尖角点的宽度，得到所述目标区域的图像尖角宽度。本专利技术还提供一种结合图像处理技术与红外传感器的火灾探测系统，包括数字信号处理单元以及与所述数字信号处理单元连接的图像采集设备、红外传感器和激光测距传感器；所述图像采集设备，用于对目标区域进行图像采集；所述红外传感器和所述激光测距传感器，用于对所述目标区域进行温度和距离检测，获得目标温度和目标距离；所述数字信号处理单元，用于执行上述所述的结合图像处理技术与红外传感器的火灾探测方法对所述目标温度、所述目标距离和所述目标图像进行处理，判断所述目标区域是否发生火灾。优选地，还包括与所述数字信号处理单元连接的显示单元，所述显示单元用于显示所述数字信号处理单元判断结果。优选地，还包括与所述数字信号处理单元连接的通信单元和报警单元，所述通信单元用于将所述数字信号处理单元处理判断的结果传输至后端服务台上，所述报警单元用于根据所述数字信号处理单元判断所述目标区域发生火灾发出警报。本专利技术还提供一种终端设备，包括处理器以及存储器：所述存储器，用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；所述处理器，用于根据所述程序代码中的指令执行上述的结合图像处理技术与红外传感器的火灾探测方法。从以上技术方案可以看出，本专利技术实施例具有以下优点：1.该结合图像处理技术与红外传感器的火灾探测方法通过激光测距传感器与红外传感器准确识别目标区域的表面温度，同时利用图像采集设备视觉识别获取目标区域的图像数据，将表面温度与图像数据输入BP神经网络模型中利用BP神经网络正确识别判断目标区域是否发生火灾，可以大幅度的提高对目标区域火源识别的准确性与稳定性，该方法能够应用于森林火灾探测、消防灭火、化工厂环境探测、农业评估等环境，该方法的应用在生产生活中发挥极大的作用，也解决了现有对火灾的探测系统或方法使用场所有限制，且探测过程易受干扰的技术问题。2.该结合图像处理技术与红外传感器的火灾探测系统通过激光测距传感器与红外传感器准确识别目标区域的表面温度，同时利用图像采集设备视觉识别获取目标区域的图像数据，经过数字信号处理单元将表面温度与图像数据输入BP神经网络模型中利用BP神经网络正确识别判断目标区域是否发生火灾，可以大幅度的提高对目标区域火源识别的准确性与稳定性，该系统能够利用BP神经网络模型对所获得的数据进行融合，从而提高整体系统的稳定性与准确性，也能本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种结合图像处理技术与红外传感器的火灾探测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1.通过图像采集设备对目标区域进行图像采集，获得目标图像；同时通过红外传感器和激光测距传感器对所述目标区域进行温度和距离检测，获得目标温度和目标距离；/nS2.对所述目标温度、所述目标距离和所述目标图像进行处理，得到目标区域的表面温度、图像颜色占比、图像变化率、图像圆形度和图像尖角宽度；/nS3.将所述目标区域的表面温度、图像颜色占比、图像变化率、图像圆形度和图像尖角宽度作为输入层输入BP神经网络模型判断是否发生火灾。/n

【技术特征摘要】
1.一种结合图像处理技术与红外传感器的火灾探测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.通过图像采集设备对目标区域进行图像采集，获得目标图像；同时通过红外传感器和激光测距传感器对所述目标区域进行温度和距离检测，获得目标温度和目标距离；
S2.对所述目标温度、所述目标距离和所述目标图像进行处理，得到目标区域的表面温度、图像颜色占比、图像变化率、图像圆形度和图像尖角宽度；
S3.将所述目标区域的表面温度、图像颜色占比、图像变化率、图像圆形度和图像尖角宽度作为输入层输入BP神经网络模型判断是否发生火灾。


2.根据权利要求1所述的结合图像处理技术与红外传感器的火灾探测方法，其特征在于，还包括：所述BP神经网络模型输出层输出的数值记为Q，若Q∈[0，0.75)，则所述目标区域没有发生火灾；若Q∈[0.75，1]，则所述目标区域发生火灾。


3.根据权利要求1所述的结合图像处理技术与红外传感器的火灾探测方法，其特征在于，对所述目标温度、所述目标距离处理具体包括：
获取所述目标区域的实际温度、所述目标区域周围的环境温度、所述红外传感器的参考发射率和实际发射率；
根据所述目标温度、所述实际温度、所述环境温度、所述参考发射率、所述实际发射率和所述目标距离计算得到消光系数；
根据所述目标温度、所述消光系数、所述参考发射率、所述实际发射率和所述目标距离计算，得到所述目标区域的表面温度。


4.根据权利要求1所述的结合图像处理技术与红外传感器的火灾探测方法，其特征在于，对所述目标图像处理的步骤具体包括：
对所述目标图像根据RGB颜色取值范围进行分割，得到分割图像并计算所述分割图像中红色R的颜色占比，得到图像颜色占比；
对所述分割图像取帧，得到一组连续i个帧图像以及与每个所述帧图像对应的像素点；
计算相邻两个所述帧图像像素点之差的绝对值，得到绝对值数组，对所述绝对值数组中所有绝对值计算平均数，得到所述平均数为所述目标区域的图像变化率。


5.根据权利要求1所述的结合图像处理技术与红外传感器的火灾探测方法，其特征在于，对所述目标图像处理的步骤还包括：
对所述目标图像根据火灾的干扰源提取特征，得到特...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶杰，林德旸，吴保茂，张炜新，罗仕津，李泽宇，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东;44